Topppresterande djuparkitekturer är utbildade på massiva mängder märkta data. I avsaknad av märkta data för en viss uppgift, ger domänanpassning ofta ett attraktivt alternativ med tanke på att märkta data av liknande natur men från en annan domän (t.ex. Syntetiska bilder) finns tillgängliga. Här föreslår vi en ny strategi för domänanpassning i djupa arkitekturer som kan tränas på stora mängder märkta data från källdomänen och stora mängder omärkta data från måldomänen (inga märkta måldomändata behövs). I takt med att utbildningen fortskrider främjar metoden framväxten av "djupa" funktioner som är i) diskriminerande för den huvudsakliga inlärningsuppgiften på källdomänen och ii) invarianta när det gäller övergången mellan domänerna. Vi visar att detta anpassningsbeteende kan uppnås i nästan alla feed-forward-modeller genom att utöka det med få standardlager och ett enkelt nytt gradientreverseringslager. Den resulterande utökade arkitekturen kan tränas med hjälp av standard backpropagation. Sammantaget kan hela strategin genomföras med liten ansträngning med hjälp av något av de djuplärande paketen.
REF och (Tzeng et al., 2017) visar metoder för djupinlärning för domänanpassning.
Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}