Klassificerare som är utbildade på givna databaser presterar dåligt när de testas på data som förvärvats i olika inställningar. Detta förklaras i domänanpassningen genom en förskjutning mellan distributionerna av käll- och måldomänerna. Försök att anpassa dem har traditionellt resulterat i verk som minskar domänbytet genom att införa lämpliga förlusttermer, mäta skillnaderna mellan käll- och målfördelningar, i den objektiva funktionen. Här tar vi en annan väg, föreslår att anpassa inlärda representationer genom att inbädda i ett visst nätverk specifika domänanpassning lager, utformad för att matcha källan och mål funktioner distributioner till en referens. Mot bakgrund av tidigare arbeten som definierar en priori där lageranpassning ska utföras, kan vår metod automatiskt lära sig graden av funktionsanpassning som krävs på olika nivåer av det djupa nätverket. Noggranna experiment på olika offentliga riktmärken, i oövervakad miljö, bekräftar kraften i vår strategi.
För att lösa hur man avgör vilken domän som ska vara käll- eller målproblem, Fabio et al. REF föreslår att domänerna automatiskt anpassas till käll- och måldomänen.
AutoDIAL: Automatic Domain Alignment Layers
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}