Kostnaden för storskalig datainsamling och annotering gör ofta tillämpningen av maskininlärningsalgoritmer på nya uppgifter eller datauppsättningar oöverkomligt dyrt. En metod som kringgår denna kostnad är utbildningsmodeller för syntetiska data där noteringar tillhandahålls automatiskt. Trots sin dragningskraft misslyckas sådana modeller ofta med att generalisera från syntetiska till verkliga bilder, vilket kräver domänanpassningsalgoritmer för att manipulera dessa modeller innan de framgångsrikt kan tillämpas. Befintliga metoder fokuserar antingen på att kartlägga representationer från en domän till en annan, eller på att lära sig att extrahera funktioner som är invarianta till den domän från vilken de extraherades. Men genom att enbart fokusera på att skapa en kartläggning eller en delad representation mellan de två domänerna, ignorerar de de enskilda egenskaperna hos varje domän. Vi hypothesize att explicit modellera vad som är unikt för varje domän kan förbättra en modells förmåga att extrahera domän-invarianta funktioner. Inspirerade av arbete med privat delad komponentanalys lär vi oss uttryckligen att extrahera bildrepresentationer som delas upp i två subrymder: en komponent som är privat till varje domän och en som delas över domäner. Vår modell är tränad att inte bara utföra den uppgift vi bryr oss om i källdomänen, utan också att använda den partitionerade representationen för att rekonstruera bilderna från båda domänerna. Vår nya arkitektur resulterar i en modell som överträffar state-of-the-art på en rad oövervakade domänanpassningsscenarier och dessutom producerar visualiseringar av de privata och delade representationer som möjliggör tolkning av domänanpassningsprocessen.
Ett annat exempel är DSN REF, som föreslår extraktion av bild representationer som är indelade i två subrymder: privat till varje domän och en som delas över domäner (inlärning domän-invariant funktioner).
Domain separation networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}