Det välkända problemet med domänskifte gör att modellens prestanda försämras när den används till en ny måldomän med annan statistik för utbildning. Domänanpassningstekniker lindrar detta, men behöver några exempel från måldomänen för att driva anpassning. Domän generalisering är det nyligen aktuella problemet med att lära sig en modell som generaliserar till osynliga domäner ur lådan, utan att få tillgång till någon måldata. Olika domän generalisering metoder syftar till att träna en domäninvariant funktionsextraktor, typiskt genom att lägga till några manuellt utformade förluster. I detta arbete föreslår vi att lära sig att närma sig, där den extra förlust som hjälper generaliseringen själv är inlärd. Detta tillvägagångssätt är begreppsmässigt enkelt och flexibelt och leder till en avsevärd förbättring av robustheten i övergången till domäner. Utöver konventionell domän generalisering, anser vi en mer utmanande inställning av heterogen domän generalisering, där de osynliga domänerna inte delar etikettutrymme med de synliga, och målet är att träna en funktion som är användbar off-the-shälf för nya data och nya kategorier. Experimentell utvärdering visar att vår metod överträffar toppmoderna lösningar i båda inställningarna.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. I REF föreslogs ett meta-lärande för att utbilda en domäninvariant-funktionsutsugare.
Feature-Critic Networks for Heterogeneous Domain Generalization
{'venue': 'Proceedings of the 36th International Conference on Machine Learning, Long Beach, California, PMLR 97, 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}