Abstrakt. Djupa neurala nätverk kan lära sig kraftfulla representationer från stora mängder märkta inmatningsdata, men de kan inte alltid generalisera väl över förändringar i indatadistributioner. Domänanpassningsalgoritmer har föreslagits för att kompensera för försämringen i prestanda på grund av domänskifte. I detta dokument tar vi upp fallet när måldomänen är omärkt, vilket kräver oövervakad anpassning. CORAL[1] är en "frustratingly easy" oövervakad domänanpassningsmetod som anpassar andra ordningens statistik för källan och målfördelningarna till en linjär omvandling. Här utvidgar vi CORAL för att lära sig en icke-linjär omvandling som anpassar korrelationer av lageraktiveringar i djupa neurala nätverk (djup CORAL). Experiment på standardriktvärden visar toppmoderna resultat.
Denna idé utvidgas till andra ordningen statistik över funktioner i djupa neurala nätverk i REF.
Deep CORAL: Correlation Alignment for Deep Domain Adaptation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}