Med tanke på märkta instanser på en källkodsdomän och omärkta på en måldomän, syftar oövervakad domänanpassning till att lära sig en uppgiftsklassificering som mycket väl kan klassificera målfall. Den senaste tidens framsteg är beroende av domänbaserad utbildning av djupa nätverk för att lära sig domäninvarianta funktioner. På grund av ett problem med lägeskollaps som orsakas av den separata utformningen av uppgifts- och domänklassificerare, är dessa metoder begränsade för att anpassa gemensamma distributioner av funktioner och kategori mellan domäner. För att övervinna det föreslår vi en ny kontradiktorisk inlärningsmetod som kallas Discriminative Adversarial Domain Adaptation (DADADA). Baserat på en integrerad kategori- och domänklassificering har DADA ett nytt kontradiktoriskt mål som uppmuntrar ett ömsesidigt hämmande samband mellan kategori- och domänprediktioner för alla indataelement. Vi visar att under praktiska förhållanden, definierar det ett minimax spel som kan främja den gemensamma fördelningen anpassning. Förutom den traditionella slutna domänanpassningen, utökar vi även DADA för extremt utmanande probleminställningar för partiell och öppen domänanpassning. Experiment visar effektiviteten i våra föreslagna metoder och vi uppnår det nya toppmoderna för alla de tre inställningarna på referensdataset.
Baserat på den integrerade uppgiften och domänklassificeringen uppmuntrar REF ett ömsesidigt hämmande förhållande mellan kategori- och domänprognoser för alla inmatningsexempel.
Discriminative Adversarial Domain Adaptation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}