Abstrakt. Nya metoder för domänanpassning lär sig framgångsrikt crossdomain transformeras för att kartlägga punkter mellan käll- och måldomäner. Men dessa metoder är antingen begränsade till en enda utbildningsdomän, eller anta att separationen till källdomäner är känd på förhand. De flesta tillgängliga träningsdata innehåller dock flera okända domäner. I detta dokument presenterar vi både en ny domän transformera blandning modell som överträffar en enda transform modell när flera domäner är närvarande, och en ny begränsad klustering metod som framgångsrikt upptäcker latenta domäner. Vår upptäcktsmetod är baserad på en ny hierarkisk klusterteknik som använder tillgänglig objektkategoriinformation för att begränsa uppsättningen möjliga domänseparationer. För att illustrera effektiviteten i vårt tillvägagångssätt presenterar vi experiment på två allmänt tillgängliga bilddataset med och utan kända domänetiketter: i båda fallen överträffar vår metod baslinjetekniker som inte använder några domänanpassnings- eller domänanpassningsmetoder som förutsätter ett enda underliggande domänskifte.
REF presenterar en domän omvandla blandning modell för multisource DA, som bygger på icke-djupa arkitekturer och är svårt att skala upp.
Discovering Latent Domains for Multisource Domain Adaptation
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}