Djupskiktade modeller tränade på ett stort antal märkta prover ökar noggrannheten i många uppgifter. Det är viktigt att tillämpa sådana modeller på olika domäner eftersom det är dyrt att samla in många märkta prover inom olika domäner. Vid oövervakad domänanpassning måste man träna en klassificerare som fungerar bra på en måldomän när den är försedd med märkta källprover och omärkta målprover. Även om många metoder syftar till att matcha distributionerna av käll- och målprover, helt enkelt matcha distributionen kan inte säkerställa noggrannhet på måldomänen. För att lära sig diskriminerande representationer för måldomänen antar vi att artificiell märkning av målprover kan resultera i en god representation. Tri-utbildning utnyttjar tre klassificeringar lika för att ge pseudo-märkningar till omärkta prover, men metoden förutsätter inte märkning av prover som genereras från en annan domän. I detta dokument föreslår vi en asymmetrisk tri-utbildningsmetod för oövervakad domänanpassning, där vi tilldelar pseudo-märkningar till omärkta prover och utbildar neurala nätverk som om de vore äkta etiketter. I vårt arbete använder vi tre nät asymmetriskt. Med asymmetriskt menar vi att två nätverk används för att märka omärkta målprover och att ett nätverk utbildas av proverna för att erhålla objektiva diskriminativa representationer. Vi utvärderar vår metod för sifferigenkännings- och känsloanalysdatauppsättningar. Vår föreslagna metod uppnår toppmoderna prestanda på referensdigitala igenkänningsdatauppsättningar för domänanpassning.
Saito m.fl. I REF föreslogs asymmetrisk tri-utbildning för oövervakad domänanpassning där en av de tre modellerna endast lärs ut på pseudomärkta målexempel.
Asymmetric Tri-training for Unsupervised Domain Adaptation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}