Detta dokument undersöker domän generalisering: Hur tar man kunskap som förvärvats från ett godtyckligt antal relaterade domäner och tillämpar den på tidigare osynliga domäner? Vi föreslår Domain-Invariant Component Analysis (DICA), en kärnbaserad optimeringsalgoritm som lär sig en invariant transformation genom att minimera olikheten mellan domäner, samtidigt som den funktionella relationen mellan indata och utdatavariabler bevaras. En lärande-teoretisk analys visar att minska olikhet förbättrar den förväntade generalisering förmåga klassificering på nya domäner, motivera den föreslagna algoritmen. Experimentella resultat på syntetiska och verkliga dataset visar att DICA framgångsrikt lär sig invarianta funktioner och förbättrar klassificeringsprestandan i praktiken.
DICA REF föreslog att man skulle lära sig domäninvarianta funktioner via en kärnbaserad optimering.
Domain Generalization via Invariant Feature Representation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}