Domänanpassning hänvisar till problemet med att utnyttja märkta data i en källkodsdomän för att lära sig en korrekt modell i en måldomän där etiketter är knappa eller otillgängliga. En ny metod för att hitta en gemensam representation av de två domänerna är via domän kontraversarial utbildning (Ganin & Lempitsky, 2015), som försöker inducera en funktionsextraktor som matchar källan och mål funktioner fördelningar i vissa funktionsutrymme. Dock, domän kontraversarial utbildning står inför två kritiska begränsningar: 1) om funktionen extraktion funktion har hög kapacitet, då funktionsfördelning matchning är en svag begränsning, 2) i icke-konservativ domän anpassning (där ingen enda klassificerare kan prestera bra i både källan och måldomäner), utbildning modellen att göra bra på källdomänen skadar prestanda på måldomänen. I detta dokument tar vi itu med dessa frågor med hjälp av klustret, dvs. beslutsgränserna bör inte överskrida högdensitetsdataregioner. Vi föreslår två nya och relaterade modeller: 1) modellen Virtual Adversarial Domain Adaptation (VADA), som kombinerar domänadversariell utbildning med en straffterm som straffar brott mot klusterantagandet; 2) den beslutsgränsande Iterative Raffinement Training med en lärare (DIRT-T) 1 modell, som tar VADA-modellen som initialisering och använder naturliga gradientsteg för att ytterligare minimera brott mot klusterantagande. Omfattande empiriska resultat visar att kombinationen av dessa två modeller avsevärt förbättrar den senaste prestandan på siffror, trafiktecken och Wi-Fi-igenkänning domänanpassningsriktmärken.
I REF användes Virtual Adversarial Training tillsammans med ett lärarnätverk för att förfina beslutsgränserna.
A DIRT-T Approach to Unsupervised Domain Adaptation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}