Vi presenterar en ny och enhetlig ram för djupt lärande som är kapabel att lära sig domäninvarianta representationer från data över flera domäner. Förverkligas genom kontradiktorisk utbildning med ytterligare förmåga att utnyttja domänspecifik information, det föreslagna nätverket kan utföra kontinuerlig cross-domain bildöversättning och manipulation, och producerar önskvärda utgående bilder i enlighet därmed. Dessutom uppvisar den resulterande funktionsrepresentationen överlägsen prestanda för oövervakad domänanpassning, vilket också verifierar den föreslagna modellens effektivitet när det gäller att lära sig lösliga funktioner för att beskriva korsdomändata.
REF introducerar ett enhetligt ramverk för uppdelning av funktioner för att lära sig domäninvarianta funktioner från data över olika domäner.
A Unified Feature Disentangler for Multi-Domain Image Translation and Manipulation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}