I detta dokument föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt kallat Deep LogCORAL för oövervakad visuell domänanpassning. Vårt arbete bygger på den nyligen föreslagna Deep CORAL-metoden, som syftar till att träna ett konvolutionellt neuralt nätverk och samtidigt minimera det euklideiska avståndet av konvariansmatriser mellan källan och måldomäner. Genom att observera att den andra ordningen statistiska uppgifter (dvs. Covariansmatrisen) ligger på en Riemannian grenrör, föreslår vi att använda Riemannian avstånd, approximativt av Log-Euclidean avstånd, för att ersätta den naiva Euclidean avstånd i Deep CORAL. Vi överväger också första-order information, och minimera avståndet mellan medelvektorer mellan två domäner. Vi bygger en end-to-end modell, där vi minimerar både klassificeringsförlusten, och domänskillnaden baserat på första-order och andra-order information mellan två domäner. Våra experiment på riktmärket Office dataset visar förbättringar av vår nyligen föreslagna Deep LogCORAL strategi över Deep CORAL-metoden, samt ytterligare förbättring när man optimerar båda order av information.
Baserat på detta utökade REF arbetet ytterligare och minimerade domänskillnader baserat på både den första och andra ordningens information mellan käll- och måldomäner.
Deep Domain Adaptation by Geodesic Distance Minimization
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision Workshops (ICCVW)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision Workshops (ICCVW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}