Det senaste arbetet inom domänanpassning överbryggar olika domäner genom att tvärtemot lära sig en domäninvariantrepresentation som inte kan särskiljas av en domändiskriminator. Befintliga metoder för adversariell domänanpassning anpassar huvudsakligen de globala bilderna över käll- och måldomänerna. Det är dock uppenbart att inte alla regioner med en image kan överföras, samtidigt som en kraftfull anpassning av de icke överförbara regionerna kan leda till negativ överföring. Dessutom skiljer sig vissa av bilderna avsevärt åt mellan olika domäner, vilket resulterar i en svag överförbarhet på bildnivå. I detta syfte presenterar vi överförbar uppmärksamhet för domänanpassning (TADA) och fokuserar vår anpassningsmodell på överförbara regioner eller bilder. Vi genomför två typer av kompletterande överförbar uppmärksamhet: överförbar lokal uppmärksamhet som genereras av flera domändiskriminatorer på regional nivå för att belysa överförbara regioner och överförbar global uppmärksamhet som genereras av en enda domändiskriminator på bildnivå för att belysa överförbara bilder. Omfattande experiment bekräftar att våra föreslagna modeller överskrider de senaste resultaten på standarddomänanpassningsdata.
För att belysa överförbara regioner i domänanpassning, Wang et al. REF använder flera domändiskriminatorer på regional nivå och en enda domändiskriminator på bildnivå för att skapa överförbar lokal respektive global uppmärksamhet.
Transferable Attention for Domain Adaptation
{'venue': 'AAAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}