Oöverträffad modellöverföring har potential att avsevärt förbättra de djupa modellernas allmängiltighet för nya domäner. Ändå utgår den nuvarande litteraturen från att uppdelningen av måldata i olika domäner är känd som a priori. I detta dokument föreslår vi uppgiften Domain-Agnostic Learning (DAL): Hur överför man kunskap från en märkt källkodsdomän till omärkt data från godtyckliga måldomäner? För att ta itu med detta problem utformar vi en roman Deep Adversarial Disentangled Autoencoder (DADA) som kan lösa upp domänspecifika funktioner från klassidentitet. Vi demonstrerar experimentellt att när måldomänetiketterna är okända leder DADA till toppmodern prestanda på flera bildklassificeringsdatauppsättningar.
Jämfört med domänanpassning syftar Domain Agnostic Learning till att lära sig från en källkodsdomän och karta till godtyckliga måldomäner istället för en specifik känd måldomän REF.
Domain Agnostic Learning with Disentangled Representations
{'venue': 'Proceedings of the 36th International Conference on Machine Learning, Long Beach, California, PMLR 97, 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}