Det bilaterala lärandet har framgångsrikt integrerats i djupa nätverk för att lära sig överförbara funktioner, vilket minskar distributionsklyftan mellan käll- och måldomäner. Befintliga domäna kontradiktoriska nätverk antar helt delat etikettutrymme över domäner. I närvaro av stordata finns det starka skäl att överföra både klassificerings- och representationsmodeller från befintliga storskaliga domäner till okända småskaliga domäner. Detta dokument introducerar partiell överföring lärande, vilket slappnar av den delade etiketten utrymme antagande till att målet etiketten utrymme är bara en subrymd av källkodsetiketten utrymme. Tidigare metoder matchar normalt hela källkodsdomänen med måldomänen, som är benägna till negativ överföring för problemet med partiell överföring. Vi presenterar Selective Adversarial Network (SAN), som samtidigt kringgår negativ överföring genom att välja ut de outlier källklasser och främjar positiv överföring genom att maximalt matcha datadistributionerna i det delade etikettutrymmet. Experiment visar att våra modeller överskrider de senaste resultaten för partiell överföring av lärandeuppgifter på flera referensdatauppsättningar.
Selective Adversarial Network (SAN) REF antar flera kontradiktoriska nätverk med en viktningsmekanism för att välja ut källexempel i ytterklasserna.
Partial Transfer Learning with Selective Adversarial Networks
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}