I detta dokument föreslår vi en ny oövervakad domänanpassningsalgoritm baserad på djupt lärande för visuell objektigenkänning. Speciellt utformar vi en ny modell som kallas Deep Reconstruction-Classification Network (DRCN), som tillsammans lär sig en delad kodning representation för två uppgifter: i) övervakad klassificering av märkta källdata, och ii) oövervakad rekonstruktion av omärkta måldata. På så sätt bevarar den inlärda representationen inte bara diskriminabiliteten, utan kodar också användbar information från måldomänen. Vår nya DRCN-modell kan optimeras genom att använda backpropagation på samma sätt som de vanliga neurala nätverken. Vi utvärderar Demokratiska republiken Kongos resultat på en rad uppgifter som rör gränsöverskridande erkännande av föremål, där Demokratiska republiken Kongo erbjuder en avsevärd förbättring (upp till 8 % i noggrannhet) jämfört med de tidigare toppmoderna algoritmerna. Intressant nog konstaterar vi också att återuppbyggnadsledningen i Demokratiska republiken Kongo omvandlar bilder från källdomänen till bilder vars utseende liknar måldatauppsättningen. Detta tyder på att Demokratiska republiken Kongos resultat beror på att man konstruerar en enda sammansatt representation som kodar information om både målbildernas struktur och klassificeringen av källbilder. Slutligen tillhandahåller vi en formell analys för att motivera algoritmens mål i samband med domänanpassning.
Andra metoder använder en oövervakad rekonstruktionsuppgift i måldomänen med en övervakad klassificeringsuppgift i källdomänen REF.
Deep Reconstruction-Classification Networks for Unsupervised Domain Adaptation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}