Djupa nätverk förlitar sig på massiva mängder märkta data för att lära sig kraftfulla modeller. För en måluppgift med brist på märkta data möjliggör överföringsinlärning modellanpassning från en annan källdomän. I detta dokument behandlas djupgående överföringslärande i ett mer allmänt scenario som innebär att den gemensamma fördelningen av funktioner och etiketter kan förändras avsevärt mellan olika områden. Baserat på teorin om Hilbert rymd inbäddning av distributioner, föreslås en ny gemensam distribution diskrepans för att direkt jämföra gemensamma distributioner över domäner, eliminera behovet av marginal-villkorlig faktorisering. Överföringsinlärning möjliggörs i djupkonvolutionella nätverk, där datauppsättningsskiften kan dröja kvar i flera aktivitetsspecifika funktionsskikt och klassificeringsskiktet. En uppsättning gemensamma anpassningsnät är konstruerade för att matcha de gemensamma distributionerna av dessa lager över domäner genom att minimera den gemensamma distributionsklyftan, som kan tränas effektivt med hjälp av back-förökning. Experiment visar att det nya tillvägagångssättet ger de senaste resultaten på standarddatauppsättningar för domänanpassning.
Senast, REF undersöker domänskifte minskning av gemensamma distributioner av nätverket aktivering av flera aktivitetsspecifika lager.
Deep Transfer Learning with Joint Adaptation Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}