Domänanpassning är en av de mest utmanande uppgifterna för modern dataanalys. Om anpassningen görs korrekt blir modeller som bygger på en specifik datarepresentation mer robusta när de konfronteras med data som avbildar samma klasser, men som beskrivs av ett annat observationssystem. Bland de många strategier som föreslås, att hitta domän-invarianta representationer har visat utmärkta egenskaper, särskilt eftersom det gör det möjligt att träna en unik klassificering effektiv inom alla områden. I detta dokument föreslår vi en legaliserad oövervakad optimal transportmodell för att utföra anpassningen av representationerna i käll- och måldomänerna. Vi lär oss en transportplan som matchar båda PDF-filerna, vilket begränsar märkta prover av samma klass i källdomänen att hålla sig nära under transporten. På så sätt utnyttjar vi samtidigt de märkta proverna i källan och de distributioner som observerats i båda domänerna. Experiment på leksak och utmanande verkliga visuella anpassning exempel visar intresset för metoden, som konsekvent överträffar state of the art tillvägagångssätt. Dessutom visar numeriska experiment att vårt tillvägagångssätt leder till bättre resultat på domäninvarianta djupinlärningsfunktioner och kan enkelt anpassas till det halvövervakade fallet där få märkta prover finns tillgängliga i måldomänen.
REF behandlade uppgiften med domänanpassning som ett optimalt transportproblem.
Optimal Transport for Domain Adaptation
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}