Det kontradiktoriska lärandet har inbäddats i djupa nätverk för att lära sig olika och överförbara representationer för domänanpassning. Befintliga kontradiktoriska metoder för domänanpassning kanske inte effektivt anpassar olika domäner av multimodala distributioner som har sitt ursprung i klassificeringsproblem. I detta dokument presenterar vi villkorlig och kontradiktorisk domänanpassning, en principiell ram som villkorar de kontradiktoriska anpassningsmodellerna på diskriminativ information som förmedlas i klassificeringsprognoserna. Conditional domain adversarial networks (CDAN) är utformade med två nya konditioneringsstrategier: multilinjär konditionering som fångar korscovariansen mellan funktionsrepresentationer och klassificeringsprognoser för att förbättra diskriminabiliteten, och entropi konditionering som styr osäkerheten hos klassificeringsprognoser för att garantera överförbarheten. Med teoretiska garantier och några rader koder har metoden överskridit de senaste resultaten på fem datauppsättningar.
REF presenterar villkorlig och kontradiktorisk domänanpassning, en principiell ram som villkorar de kontradiktoriska anpassningsmodellerna på diskriminativ information som förmedlas i klassificeringsprognoserna, där back-propagation av utbildningsmål är i hög grad beroende av pseudo-märkningar.
Conditional Adversarial Domain Adaptation
{'venue': 'NeurIPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}