Att lära sig generiska och robusta funktioner representationer med data från flera domäner för samma problem är av stort värde, särskilt för de problem som har flera datauppsättningar men ingen av dem är tillräckligt stor för att ge rikliga datavariationer. I detta arbete presenterar vi en pipeline för att lära sig djupa funktioner representationer från flera områden med Convolutional Neural Networks (CNN). När man tränar ett CNN med data från alla domäner, lär sig vissa neuroner representationer delas över flera domäner, medan vissa andra är effektiva endast för en specifik. Baserat på denna viktiga observation, föreslår vi en Domain Guidade Dropout algoritm för att förbättra funktionen lärande förfarande. Experiment visar effektiviteten i vår pipeline och den föreslagna algoritmen. Våra metoder på personen om-identifiering problem outperform state-of-the-art metoder på flera datauppsättningar med stora marginaler.
Xiao m.fl. REF föreslår att man lär sig en generisk funktion genom att utbilda en klassificeringsmodell från flera domäner med en domänstyrd avhoppning.
Learning Deep Feature Representations with Domain Guided Dropout for Person Re-identification
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}