Nya arbeten om domänanpassning utnyttja kontradiktorisk utbildning för att få domäninvarianta funktioner representationer från det gemensamma lärandet av funktionsextraktor och domändiskriminator nätverk. Men, domän kontraversariella metoder gör suboptimala prestationer eftersom de försöker matcha distributionerna mellan domänerna utan att överväga den uppgift som finns till hands. Vi föreslår Drop to Adapt (DTA), som utnyttjar kontradiktorisk avhopp för att lära sig starkt diskriminerande egenskaper genom att tillämpa klusterantagande. Därför utformar vi objektiva funktioner för att stödja robust domänanpassning. Vi demonstrerar effektiviteten av den föreslagna metoden på olika experiment och uppnår konsekventa förbättringar i både bildklassificering och semantiska segmenteringsuppgifter. Vår källkod finns på https://github.com/postBG/DTA.pytorch.
Men ofta prestanda av dessa metoder är suboptimal som metoderna lär sig att matcha fördelningen av domänerna utan att överväga den uppgift som finns till hands REF.
Drop to Adapt: Learning Discriminative Features for Unsupervised Domain Adaptation
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}