Motståndskraftiga inlärningsmetoder är ett lovande sätt att träna robusta djupa nätverk och kan generera komplexa prover över olika områden. De kan också förbättra igenkännandet trots förekomsten av domänskifte eller dataset-fördomar: de senaste kontradiktoriska tillvägagångssätten för oövervakad domänanpassning minskar skillnaden mellan utbildnings- och testdomändistributioner och förbättrar därmed generaliseringens prestanda. Men även om generativa kontradiktoriska nätverk (GAN) visar övertygande visualiseringar, är de inte optimala på diskriminerande uppgifter och kan begränsas till mindre skift. Å andra sidan kan diskriminativa metoder hantera större domänskiften, men tvinga på bundet vikter på modellen och inte utnyttja en GAN-baserad förlust. I detta arbete skisserar vi först en ny generaliserad ram för kontradiktorisk anpassning, som tar upp den senaste tidens moderna tillvägagångssätt som specialfall, och använder denna generaliserade syn för att bättre relatera tidigare tillvägagångssätt. Vi föreslår sedan en tidigare outforskad instans av vårt allmänna ramverk som kombinerar diskriminerande modellering, obundet viktdelning, och en GAN-förlust, som vi kallar Adversarial Discriminative Domain Adaptation (ADDA). Vi visar att ADA är effektivare men betydligt enklare än konkurrerande domänadversariella metoder, och visar löftet om vårt tillvägagångssätt genom att överskrida toppmoderna oövervakade anpassningsresultat på standarddomänanpassningsuppgifter samt en svår funktion för klassificering av objekt med olika transportsätt.
Den kontradiktoriska metoden för anpassning av domäner (ADDA) bygger på några tidigare resultat inom GAN-ramen för anpassning av domäner.
Adversarial Discriminative Domain Adaptation
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}