Vi är intresserade av lärande modeller som generaliserar väl till olika osynliga domäner. Vi anser att en värsta-fall formulering över datadistributioner som är nära källdomänen i funktionsutrymmet. Endast med hjälp av utbildningsdata från en enda källa, föreslår vi ett iterativt förfarande som utökar datauppsättningen med exempel från en fiktiv måldomän som är "hård" enligt den nuvarande modellen. Vi visar att vårt iterativa schema är en adaptiv dataförstärkningsmetod där vi bifogar kontradiktoriska exempel vid varje iteration. För softmax-förluster visar vi att vår metod är ett databeroende regulariseringssystem som beter sig annorlunda än klassiska regularizers som regulariserar mot noll (t.ex., ås eller lasso). När det gäller sifferigenkänning och semantiska segmenteringsuppgifter lär sig vår metod modeller förbättra prestandan inom en rad olika okända måldomäner.
Volpi m.fl. REF införde också en värsta formulering över datadistribution för att ta itu med förstärkningen på osynliga domäner.
Generalizing to Unseen Domains via Adversarial Data Augmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}