Abstrakt. Djupa neurala nätverk kan lära sig kraftfulla representationer från stora mängder märkta inmatningsdata, men de kan inte alltid generalisera väl över förändringar i indatadistributioner. Domänanpassningsalgoritmer har föreslagits för att kompensera för försämringen i prestanda på grund av domänskifte. I detta dokument tar vi upp fallet när måldomänen är omärkt, vilket kräver oövervakad anpassning. CORAL[1] är en "frustratingly easy" oövervakad domänanpassningsmetod som anpassar andra ordningens statistik för källan och målfördelningarna till en linjär omvandling. Här utvidgar vi CORAL för att lära sig en icke-linjär omvandling som anpassar korrelationer av lageraktiveringar i djupa neurala nätverk (djup CORAL). Experiment på standardriktvärden visar toppmoderna resultat.
Dessutom är specifika djupa neurala nätverk konstruerade för att begränsa domäninvariansen av toppskikt genom att anpassa andra ordningens statistik REF.
Deep CORAL: Correlation Alignment for Deep Domain Adaptation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}