Överför lärande är en allmänt använd metod för att bygga högpresterande datorseende modeller. I detta dokument studerar vi hur effektivt överföringslärande är genom att undersöka hur valet av data påverkar prestanda. Vi finner att mer data före utbildningen inte alltid hjälper, och överföringens prestanda beror på ett klokt val av data före utbildningen. Dessa fynd är viktiga med tanke på den fortsatta ökningen av datauppsättningens storlek. Vi föreslår också domänadaptiv överföringsutbildning, en enkel och effektiv förträningsmetod med hjälp av vikter som beräknas utifrån måldatauppsättningen. Vår metod att beräkna vikter följer av idéer inom domänanpassning, och vi visar en ny tillämpning för att överföra lärande. Våra metoder uppnår toppmoderna resultat på flera finkorniga klassificeringsdata och är väl lämpade för användning i praktiken.
REF beräknar vikten vikter på en märkt stöddataset genom att konditionering på måldatasetet.
Domain Adaptive Transfer Learning with Specialist Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}