Sammanfattning I detta kapitel presenterar vi KORRELATIONEN (CORAL), en enkel men effektiv metod för oövervakad domänanpassning. CORAL minimerar domänbytet genom att anpassa den andra ordningens statistik över käll- och målfördelningar, utan att kräva några målmärkningar. I motsats till subrymdens mångfaldiga metoder anpassar den de ursprungliga särdragsdistributionerna av käll- och måldomänerna snarare än baserna för lägredimensionella subrymder. Det är också mycket enklare än andra distributionsmatchningsmetoder. CORAL presterar anmärkningsvärt bra i omfattande utvärderingar av standardriktvärden. Vi beskriver först en lösning som tillämpar en linjär omvandling till källfunktioner för att anpassa dem till målfunktioner före klassificeringsträning. För linjära klassificeringar föreslår vi motsvarande tillämpning av CORAL på klassificeringsvikterna, vilket leder till ökad effektivitet när antalet klassificeringar är litet men antalet och dimensionaliteten hos målexempel är mycket hög. Den resulterande CORAL Linear Discriminant Analysis (CORAL-LDA) överträffar LDA med stor marginal på standardriktmärken för domänanpassning. Slutligen utvidgar vi CORAL till att lära sig en icke-linjär omvandling som anpassar korrelationer av lageraktiveringar i djupa neurala nätverk (DNN). Den resulterande Deep Coral metod fungerar sömlöst med DNNs och uppnår state-of-theart prestanda på standardriktvärden dataset. Vår kod finns på: https: // github.com/VisionLearningGroup/CORAL
I REF utvecklas en korrelationsjusteringsmetod (CORAL) som använder en linjär omvandling för att matcha andra ordningens statistik mellan domänerna.
Correlation Alignment for Unsupervised Domain Adaptation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}