Under de senaste åren har djupa neurala nätverk vuxit fram som ett dominerande verktyg för maskininlärning för en mängd olika tillämpningsområden. Men att träna ett djupt neuralt nätverk kräver en stor mängd märkta data, vilket är en dyr process i termer av tid, arbetskraft och mänsklig expertis. Domänanpassning eller överföring av inlärningsalgoritmer tar itu med denna utmaning genom att utnyttja märkta data i en annan, men relaterad källkodsdomän, för att utveckla en modell för måldomänen. Dessutom har den explosiva tillväxten av digitala data inneburit en grundläggande utmaning när det gäller lagring och hämtning av data. På grund av dess lagring och hämtning effektivitet, har de senaste åren bevittnat en bred tillämpning av hasch i en mängd olika datorseende program. I detta dokument introducerar vi först en ny datauppsättning, Office-Home, för att utvärdera domänanpassningsalgoritmer. Datasetet innehåller bilder av en mängd olika vardagliga objekt från flera domäner. Vi föreslår sedan en ny ram för djupt lärande som kan utnyttja märkta källdata och omärkta måldata för att lära sig informativa hashkoder, för att korrekt klassificera osedda måldata. Såvitt vi vet är detta den första forskningsinsatsen för att utnyttja de djupa neurala nätverkens förmåga att lära sig representativa hashkoder för att ta itu med problemet med domänanpassning. Våra omfattande empiriska studier av flera överföringsuppgifter bekräftar hur användbart ramverket är när det gäller att lära sig effektiva hashkoder som överträffar befintliga konkurrenskraftiga baslinjer för oövervakad domänanpassning.
Venkateswara m.fl. REF introducerade en ny datauppsättning kallad office-home för att utvärdera domänanpassningsalgoritmer.
Deep Hashing Network for Unsupervised Domain Adaptation
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}