Den senaste tidens framgångar med djupa neurala nätverk bygger på massiva mängder märkta data. För en måluppgift där märkta data inte är tillgängliga kan domänanpassning överföra en inlärare från en annan källkodsdomän. I detta dokument föreslår vi en ny strategi för domänanpassning i djupa nätverk som tillsammans kan lära sig adaptiva klassificeringar och överförbara funktioner från märkta data i källdomänen och omärkta data i måldomänen. Vi slappnar av en delad klassificering antagande gjorda av tidigare metoder och antar att källan klassificerare och mål klassificerare skiljer sig från en restfunktion. Vi möjliggör klassificering anpassning genom att ansluta flera lager i djupt nätverk för att uttryckligen lära sig restfunktionen med hänvisning till målklassaren. Vi smälter funktioner av flera lager med tensor produkt och bädda in dem till att reproducera kärnan Hilbert utrymmen för att matcha distributioner för funktion anpassning. Anpassningen kan uppnås i de flesta feed-forward modeller genom att utöka dem med nya restlager och förlustfunktioner, som kan tränas effektivt genom back-förökning. Empiriska belägg visar att det nya tillvägagångssättet överträffar de senaste metoderna för standardriktmärken för domänanpassning.
RTN REF lär sig en adaptiv klassificerare genom att lägga till restmoduler i källetiketten klassificering, sammansmältning av funktioner från flera lager med en Kronecker-produkt, och sedan minimera dess diskrepans.
Unsupervised Domain Adaptation with Residual Transfer Networks
{'venue': 'NIPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}