Abstrakt. Vi föreslår en enkel neural nätverksmodell för att hantera problemet med domänanpassning i objektigenkänning. Vår modell innehåller måttet Maximum Mean Discrepancy (MMD) som en legalisering i det övervakade lärandet för att minska fördelningen missmatchning mellan källan och måldomäner i latent utrymme. Från experiment, visar vi att MMD legalisering är ett effektivt verktyg för att ge bra domänanpassning modeller på både SURF-funktioner och rå bild pixlar av en viss bild data uppsättning. Vi visar också att vår föreslagna modell, som föregås av den denoiserande auto-encoder förutbildningen, uppnår bättre resultat än de senaste referensmodellerna på samma datamängder. Detta arbete representerar den första studien av MMD-mått i samband med neurala nätverk.
I REF (2014b) föreslogs en arkitektur som minimerar den maximala genomsnittliga skillnaden mellan käll- och målfördelningar.
Domain Adaptive Neural Networks for Object Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}