Vi introducerar en ny metod för representationsinlärning för domänanpassning, där data vid utbildning och testtid kommer från liknande men olika distributioner. Vårt förhållningssätt är direkt inspirerat av teorin om domänanpassning som antyder att för att en effektiv domänöverföring ska kunna uppnås måste förutsägelser göras utifrån egenskaper som inte kan diskriminera mellan utbildning (källa) och test (mål) domäner. Metoden implementerar denna idé i samband med neurala nätverksarkitekturer som är utbildade på märkta data från källdomänen och omärkta data från måldomänen (inga märkta måldomändata är nödvändiga). I takt med att utbildningen fortskrider främjar metoden uppkomsten av funktioner som är i) diskriminerande för den huvudsakliga inlärningsuppgiften på källdomänen och ii) urskillningslösa 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 nytt gradientreverseringslager. Den resulterande utökade arkitekturen kan tränas med hjälp av standard backpropagation och stokastisk lutning nedstigning, och kan därmed genomföras med liten ansträngning med hjälp av någon av de djupa lärande paket. Vi demonstrerar framgången med vår strategi för två distinkta klassificeringsproblem (dokumentkänslor och bildklassificering), där toppmoderna domänanpassningsprestanda på standardriktmärken uppnås. Vi validerar också tillvägagångssättet för deskriptorinlärning i samband med personomidentifiering.
I Domain Adversarial Neural Network (DANN) REF, författarna föreslår en lutning omvänd lager för att förvirra domänen klassificerare.
Domain-Adversarial Training of Neural Networks
{'venue': 'Journal of Machine Learning Research 2016, vol. 17, p. 1-35', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}