Vi presenterar CROSSGRAD, en metod för att använda multi-domän utbildningsdata för att lära sig en klassificering som generaliserar till nya domäner. CROSSGRAD behöver inte en anpassningsfas via märkta eller omärkta data, eller domänfunktioner i den nya domänen. De flesta befintliga domänanpassningsmetoder försöker radera domänsignaler med hjälp av tekniker som domänadversarieträning. Däremot är CROSSGRAD fritt att använda domänsignaler för att förutsäga etiketter, om det kan förhindra överutrustning på utbildningsdomäner. Vi konceptualiserar uppgiften i en Bayesiansk inställning, där ett provtagningssteg implementeras som dataförstärkning, baserat på domänstyrda perturbationer av inmatningsinstanser. CROSSGRAD tränar parallellt en etikett och en domänklassificering på exempel som störs av förlustgradienter av varandras mål. Detta gör det möjligt för oss att direkt störa ingångar, utan att separera och omblanda domänsignaler samtidigt som vi gör olika fördelningsantaganden. Empirisk utvärdering av tre olika tillämpningar där denna inställning är naturlig fastställer att (1) domänstyrd perturbering ger konsekvent bättre generalisering till osynliga domäner, jämfört med generiska perturberingsmetoder, och att (2) dataförstärkning är en stabilare och mer exakt metod än domänadversarial utbildning.
Shankar m.fl. REF förstärkte källkodsdomänen med domänstyrda perturbationer av inmatningsinstanserna.
Generalizing Across Domains via Cross-Gradient Training
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}