Domänanpassning är avgörande för lärande i nya och osynliga miljöer. Med domänutbildning kan djupa nätverk lära sig lösliga och överförbara funktioner som effektivt minskar datauppsättningsförskjutningen mellan käll- och måldomäner för kunskapsöverföring. I eran av Big Data är storskaliga märkta dataset lätt tillgängliga, vilket stimulerar intresset för partiell domänanpassning (PDA), som överför en igenkännare från en stor märkt domän till en liten omärkt domän. Det utvidgar standarddomänanpassningen till scenariot där måletiketter endast är en undergrupp av källetiketter. Under förutsättning att målmärkningen är okänd är de viktigaste utmaningarna med handdatorn hur man överför relevanta exempel i de delade klasserna för att främja positiv överföring och hur man ignorerar irrelevanta sådana i källdomänen för att minska negativ överföring. I detta arbete föreslår vi en enhetlig strategi för PDA, Exemple Transfer Network (ETN), som tillsammans lär sig domäninvarianta representationer över olika områden och ett progressivt viktningssystem för att kvantifiera överförbarheten av källexempel. En grundlig utvärdering av flera referensdatauppsättningar visar att ETN konsekvent uppnår toppmoderna resultat för olika partiella domänanpassningsuppgifter.
Nyligen lär sig Exemple Transfer Network (ETN) REF gemensamt domäninvarianta representationer över olika områden och ett progressivt viktningssystem för att kvantifiera överförbarheten av källexempel, som uppnår de senaste resultaten på flera referensdatauppsättningar.
Learning to Transfer Examples for Partial Domain Adaptation
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}