Människans anpassningsförmåga bygger på förmågan att lära sig och förena kunskap både från övervakat och oövervakat lärande: föräldrarna påpekar få viktiga begrepp, men sedan fyller barnen i luckorna på egen hand. Detta är särskilt effektivt, eftersom övervakat lärande aldrig kan vara uttömmande och därmed lärande autonomt gör det möjligt att upptäcka invarianter och regulariteter som hjälper till att generalisera. I detta dokument föreslår vi att man tillämpar en liknande strategi för uppgiften att identifiera objekt över olika domäner: vår modell lär sig semantiska etiketter på ett övervakat sätt, och breddar sin förståelse av data genom att lära sig av självövervakade signaler om hur man löser ett pussel på samma bilder. Denna sekundära uppgift hjälper nätverket att lära sig begreppen rumslig korrelation samtidigt som den fungerar som en regularizer för klassificeringsuppgiften. Flera experiment på PACS, VLCS, Office-Home och siffror datauppsättningar bekräftar vår intuition och visar att denna enkla metod överträffar tidigare domän generalisering och anpassningslösningar. En ablation studie illustrerar ytterligare hur vårt sätt att närma sig varandra fungerar. * Detta arbete gjordes medan på
REF förespråkade användningen av en pussel [26] förevändning uppgift för domän generalisering och anpassning.
Domain Generalization by Solving Jigsaw Puzzles
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}