Domänanpassning syftar till att utbilda en klassificering i en datauppsättning och tillämpa den på en relaterad men inte identisk datauppsättning. Ett framgångsrikt använt ramverk för domänanpassning är att lära sig en omvandling för att matcha både distributionen av funktionerna (marginalfördelning) och distributionen av etiketterna angivna funktioner (villkorlig distribution). I detta dokument föreslår vi en ny ram för domänanpassning som heter Deep Transfer Network (DTN), där de mycket flexibla djupa neurala nätverken används för att genomföra en sådan distributionsmatchningsprocess. Detta uppnås genom två typer av lager i DTN: de delade utvinningsskikten som lär sig en delad funktionsdelrymd där käll- och målprovernas marginella fördelning dras nära, och de diskrimineringsskikt som matchar villkorlig fördelning genom klassificeringstransduktion. Vi visar också att DTN har en beräkningskomplexitet linjär till antalet träningsprover, vilket gör den lämplig för storskaliga problem. Genom att kombinera de bästa paradigmerna i båda världarna (djupa neurala nätverk i igenkänning, och matchande marginella och villkorliga fördelningar i domänanpassning), visar vi genom omfattande experiment att DTN avsevärt förbättrar över tidigare metoder i både utförandetid och klassificering noggrannhet.
Deep Transfer Network (DTN) REF har uppnått en anpassning av käll- och måldistributioner med hjälp av två typer av nätverkslager baserade på MMD-avståndet: det delade utvinningslagret som kan lära sig ett subutrymme som matchar källans och målprovernas marginella distributioner, och det diskrimineringsskikt som kan matcha de villkorade distributionerna genom klassificeringstransduktion.
Deep Transfer Network: Unsupervised Domain Adaptation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}