I detta arbete presenterar vi en metod för oövervakad domänanpassning. Många kontradiktoriska inlärningsmetoder utbildar domänklassificeringsnätverk för att särskilja funktionerna som antingen en källa eller mål och träna ett funktionsgeneratornätverk för att härma discriminatorn. Det finns två problem med dessa metoder. För det första försöker domänklassificeringsgivaren endast särskilja funktionerna som källa eller mål och tar därför inte hänsyn till uppgiftsspecifika beslutsgränser mellan klasser. Därför kan en utbildad generator generera tvetydiga funktioner nära klassgränser. För det andra syftar dessa metoder till att helt matcha funktionsfördelningen mellan olika domäner, vilket är svårt på grund av varje domäns egenskaper. För att lösa dessa problem inför vi ett nytt tillvägagångssätt som försöker anpassa fördelningen av källor och mål genom att använda de uppgiftsspecifika beslutsgränserna. Vi föreslår att man maximerar skillnaden mellan två klassificeringsutgångar för att upptäcka målprover som är långt ifrån källans stöd. En funktionsgenerator lär sig att generera målfunktioner nära stödet för att minimera diskrepansen. Vår metod överträffar andra metoder på flera datauppsättningar av bildklassificering och semantisk segmentering. Koderna finns på https://github. för/mil-tokyo/MCD_DA
Saito m.fl. försökte anpassa funktionsfördelningen och lära sig särskiljande domäninvarianta funktioner genom att använda uppgiftsspecifika klassificeringar som en discriminator REF.
Maximum Classifier Discrepancy for Unsupervised Domain Adaptation
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}