Djupa neurala nätverk (DNN) har visat oöverträffad framgång i olika datorseende applikationer såsom bildklassificering och objektdetektering. Det är dock fortfarande en vanlig (ännu obekväm) praxis att förbereda minst tiotusentals märkta bilder för att finjustera ett nätverk på varje uppgift innan modellen är klar att användas. Den senaste studien [1] visar att en DNN har ett starkt beroende av utbildningsdatauppsättningen, och de inlärda funktionerna kan inte lätt överföras till en annan men relevant uppgift utan finjustering. I detta dokument föreslår vi ett enkelt men kraftfullt botemedel, som kallas Adaptive Batch Normalization (AdaBN), för att öka generaliseringsförmågan hos en DNN. Vårt tillvägagångssätt bygger på den välkända Batch Normalization-tekniken [2] som har blivit en standardkomponent i modernt djupinlärning. I motsats till andra djupt lärande domänanpassningsmetoder, kräver vår metod inte ytterligare komponenter, och är parameterfri. Den arkiverar toppmoderna prestationer trots sin överraskande enkelhet. Dessutom visar vi att vår metod kompletterar andra befintliga metoder. Att kombinera AdaBN med befintliga domänanpassningsbehandlingar kan ytterligare förbättra modellens prestanda.
Nyligen, REF introducera Adaptive Batch Normalization (AdaBN) som tillämpar ett utbildat nätverk för en måldomän utan att ändra modellvikterna.
Revisiting Batch Normalization For Practical Domain Adaptation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}