Nya rapporter tyder på att en allmänt övervakad djupgående CNN-modell som är utbildad på ett storskaligt dataset minskar, men inte tar bort, dataset-fördomar på ett standardriktmärke. Finjusterande djupa modeller i en ny domän kan kräva en betydande mängd data, som för många applikationer är helt enkelt inte tillgänglig. Vi föreslår en ny CNN-arkitektur som introducerar ett anpassningslager och en ytterligare förlust av domänförvirring, för att lära sig en representation som är både semantiskt meningsfull och domäninvariant. Vi visar dessutom att ett område förvirring metrisk kan användas för modellval för att bestämma dimensionen av ett anpassningsskikt och den bästa positionen för lagret i CNN arkitektur. Vår föreslagna anpassningsmetod erbjuder empiriska prestanda som överstiger tidigare publicerade resultat på ett standardriktmärke för visuell domänanpassning.
Till exempel Tzeng et al. I REF föreslogs en typ av förlust av domänförvirring för att uppmuntra nätverket att lära sig både semantiskt meningsfulla och domäninvarianta representationer.
Deep Domain Confusion: Maximizing for Domain Invariance
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}