Vi betraktar problemet med domän generalisering, nämligen hur man lär sig representationer givna data från en uppsättning domäner som generaliserar till data från en tidigare osedd domän. Vi föreslår Domain Invariant Variational Autoencoder (DIVA), en generativ modell som tar itu med detta problem genom att lära sig tre oberoende latenta subrymder, en för domänen, en för klassen, och en för eventuella återstående variationer. Vi betonar att på grund av den generativa naturen hos vår modell kan vi också införliva omärkta data från kända eller tidigare osedda domäner. Såvitt vi vet har detta inte gjorts tidigare i en domän generaliseringsmiljö. Denna egenskap är mycket önskvärd inom områden som medicinsk avbildning där märkta data är knapp. Vi utvärderar experimentellt vår modell på det roterade MNIST-riktmärket och en malariacellsbildsuppsättning där vi visar att (i) de lärda subrymderna verkligen kompletterar varandra, (ii) vi förbättrar de senaste arbetena med denna uppgift och (iii) införlivar omärkta data kan öka prestandan ännu mer.
I REF skiljer sig domänen invariant variational autoencoders metod (DIVA) från vår genom att genomdriva osammanhängande sektorer för att förklara vissa attribut.
DIVA: Domain Invariant Variational Autoencoders
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}