Detta dokument introducerar ett inlärningsprogram för att bygga ett Hilbert utrymme (dvs. en vektor utrymme längs sin inre produkt) för att ta itu med både oövervakade och halvövervakade problem domänanpassning. Detta uppnås genom att lära projektioner från varje domän till ett latent utrymme längs Mahalanobis metrisk av latent utrymme att samtidigt minimera en uppfattning om domänvarians samtidigt maximera ett mått på diskriminerande makt. I synnerhet använder vi Riemannian optimering tekniker för att matcha statistiska egenskaper (t.ex. första och andra ordningen statistik) mellan prover projiceras in i latent utrymme från olika domäner. Vid tillgång till klassetiketter bedömer vi vidare att prover som delar samma etikett bildar mer kompakta kluster samtidigt som vi tar bort prover som kommer från olika klasser.Vi utvärderar och kontrasterar i stor utsträckning vårt förslag mot toppmoderna metoder för uppgiften visuell domänanpassning med hjälp av både handgjorda och djupnätsfunktioner. Våra experiment visar att även med en enkel granne klassificering, den föreslagna metoden kan överträffa flera state-of-the-art metoder som drar nytta av mer involverade klassificeringssystem.
Herath och Al. Ref matchar också andra ordningens statistik med en gemensam uppskattning av latenta utrymmen.
Learning an Invariant Hilbert Space for Domain Adaptation
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}