På senare tid har betydande insatser gjorts för djup domänanpassning i datorvisions- och maskininlärningssamhällen. Det mesta av det befintliga arbetet koncentrerar sig dock bara på att lära sig en gemensam funktionsrepresentation genom att minimera skillnaderna mellan olika områden. På grund av det faktum att alla domänanpassningar endast kan minska, men inte ta bort domänbytet, är måldomänprover som distribueras nära kanten av kluster, eller långt från deras motsvarande klasscenter lätt att felklassificeras av hyperplanet lärt sig från källdomänen. För att mildra denna fråga föreslår vi att man gemensamt anpassar domänerna till varandra och lär sig olika funktioner, vilket skulle kunna gynna både områdesanpassningen och den slutliga klassificeringen. Särskilt föreslås en instans-baserad discriminativ funktion inlärningsmetod och en center-baserad discriminativ funktion inlärningsmetod, som båda garanterar domänen invarianta funktioner med bättre intra-klass kompaktitet och mellanklass separerbarhet. Omfattande experiment visar att kunskap om de diskriminerande egenskaperna i det delade funktionsutrymmet avsevärt kan öka prestandan hos metoder för djupdomänanpassning.
Gemensam anpassning av de olika domänerna (JDDA) I REF föreslås en anpassning av de gemensamma domänerna tillsammans med diskriminativ inlärning.
Joint Domain Alignment and Discriminative Feature Learning for Unsupervised Deep Domain Adaptation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}