Den senaste tidens framsteg när det gäller anpassning av domäner visar att det kontradiktoriska lärandet kan integreras i djupa nätverk för att lära sig överförbara funktioner som minskar distributionsklyftan mellan käll- och måldomäner. Befintliga metoder för att anpassa domänen kontraversariellt baserat på en enda domändiscriminator anpassar endast käll- och måldatadistributionerna utan att utnyttja de komplexa multimodestrukturerna. I detta dokument presenterar vi en multi-adversarial domänanpassning (MADA) metod, som fångar multimode strukturer för att möjliggöra finkornig anpassning av olika datadistributioner baserade på flera domän discriminatorer. Anpassningen kan uppnås genom stokastisk lutning nedstigning med lutningarna beräknas genom back-förökning i linjär tid. Empiriska bevis visar att den föreslagna modellen överträffar de senaste metoderna för standardiserade domänanpassningsdata.
Pei m.fl. REF utnyttjar flera domändiskriminatorer för att möjliggöra finkornig fördelningsanpassning.
Multi-Adversarial Domain Adaptation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}