Oförutsedda domänanpassningar (UDA) gör förutsägelser för måldomändata medan manuella annoteringar endast är tillgängliga i källdomänen. Tidigare metoder minimerar domänavvikelsen att försumma klassinformationen, vilket kan leda till felaktig anpassning och dålig generaliseringsprestanda. För att ta itu med denna fråga föreslår detta dokument Contrastive Adaptation Network (CAN) som optimerar ett nytt mått som explicit modellerar diskrepansen inom klassens domäner och diskrepansen mellan olika kategorier av domäner. Vi utformar en omväxlande uppdateringsstrategi för utbildning CAN på ett end-to-end sätt. Experiment på två verkliga riktmärken Office-31 och VisDA-2017 visar att CAN presterar gynnsamt mot de state-of-the-art metoder och producerar mer diskriminerande egenskaper.
Nyligen användes kontrastivt lärande i UDA REF, där diskrepansen mellan domäner i olika klasser modellerades.
Contrastive Adaptation Network for Unsupervised Domain Adaptation
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}