Visuell domänanpassning syftar till att lära sig robusta klassificeringar för måldomänen genom att utnyttja kunskap från en källdomän. Befintliga metoder försöker antingen anpassa de tvärdomänfördelningarna, eller utföra mångahanda subrymdsinlärning. Det finns dock två betydande utmaningar: 1) degenererad funktionsomvandling, vilket innebär att distributionsjustering ofta utförs i det ursprungliga funktionsutrymmet, där funktionsförvrängningar är svåra att övervinna. Å andra sidan räcker det inte med subrymdsinlärning för att minska skillnaderna i fördelning. (2) Ovärderad distributionsanpassning, vilket innebär att befintliga distributionsanpassningsmetoder endast anpassar de marginella och villkorade distributionerna med lika stor betydelse, samtidigt som de inte utvärderar dessa två distributioners olika betydelse i verkliga tillämpningar. I detta dokument föreslår vi en Manifold Embedded Distribution Alignment (Meda) för att ta itu med dessa utmaningar. Meda lär sig en domän-invariant klassificerare i Grassmann grenrör med strukturell riskminimering, samtidigt utföra dynamisk distribution anpassning till kvantitativt redogöra för den relativa betydelsen av marginella och villkorliga fördelningar. Såvitt vi vet är Meda det första försöket att åstadkomma dynamisk distributionsanpassning för anpassning av flera olika domäner. Omfattande experiment visar att Meda uppvisar betydande förbättringar i klassificeringsnoggrannheten jämfört med de senaste traditionella och djupa metoderna.
REF lär Grassmann grenrör med strukturell riskminimering, och utbilda en domäninvariant klassificerare på det inlärda grenröret.
Visual Domain Adaptation with Manifold Embedded Distribution Alignment
{'venue': "MM '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}