Oöverträffad domänanpassning (UDA) förutsätter normalt märkta källprover från en enda underliggande källkodsdistribution. I praktiken är det vanligt att märkta uppgifter samlas in från olika källor. De olika källorna skiljer sig inte bara från målet utan också från varandra, vilket innebär att domänanpassning inte bör modelleras på samma sätt. Dessutom kan det hända att dessa källor inte helt delar sina kategorier, vilket ytterligare medför en ny överföringsutmaning som kallas kategoriskifte. I detta dokument föreslår vi ett nätverk för djupcocktail (DCTN) för att bekämpa domänen och kategoriskiften mellan flera källor. Motiverad av de teoretiska resultaten i [33], målfördelningen kan representeras som den viktade kombinationen av källdistributioner, och, multi-source UDA via DCTN utförs sedan som två alternerande steg: i) Den distribuerar multi-way kontraarial inlärning för att minimera skillnaden mellan målet och var och en av de flera källdomäner, som också får källspecifika perplexitet poäng för att beteckna de möjligheter som ett målprov tillhör olika källdomäner. ii) Kategoriklassificeringarna av flera källor är integrerade med perplexitetspoängen för att klassificera målprovet, och de pseudomärkta målproverna tillsammans med källprover används för att uppdatera kategoriklassificeringen för flera källor och funktionsextraktorn. Vi utvärderar DCTN i tre domänanpassningsriktmärken, som tydligt visar hur överlägset vårt ramverk är.
I de mer tillämpade verken föreslog Deep Cocktail Network (DCTN) REF ) en k-way domändiskriminator och kategoriklassificering för sifferklassificering och igenkänning av verkliga objekt.
Deep Cocktail Network: Multi-source Unsupervised Domain Adaptation with Category Shift
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}