Vi presenterar en metod för att överföra neurala representationer från etikettrika källdomäner till omärkta måldomäner. Nya kontradiktoriska metoder som föreslås för denna uppgift lära sig att anpassa funktioner över domäner genom att lura en speciell domän kritiker nätverk. En nackdel med detta tillvägagångssätt är dock att kritikern helt enkelt klassificerar de skapade egenskaperna som i-domän eller inte, utan att ta hänsyn till gränserna mellan klasserna. Detta kan leda till tvetydiga egenskaper som genereras nära klassgränser, vilket minskar noggrannheten i målklassificeringen. Vi föreslår ett nytt tillvägagångssätt, Adversarial Dropout Regularization (ADR), för att uppmuntra generatorn att producera mer diskriminerande funktioner för måldomänen. Vår viktigaste idé är att ersätta kritikern med en som upptäcker icke-diskriminativa funktioner, med hjälp av avhopp på klassificeringsnätverket. Generatorn lär sig sedan att undvika dessa områden av funktionen utrymme och därmed skapar bättre funktioner. Vi tillämpar vår ADR-strategi på problemet med oövervakad domänanpassning för bildklassificering och semantiska segmenteringsuppgifter, och visar på betydande förbättringar jämfört med den senaste tekniken. Vi visar också att vårt tillvägagångssätt kan användas för att utbilda Generativa Adversarial Networks för halvövervakad inlärning.
Kanske är en av de mer originella idéerna baserad på det kontrariska avhoppskonceptet REF som söker efter icke-diskriminerande funktioner på den delade kodningen, och syftar till att uppnå en bättre separation av fördelningen vid sina gränser.
Adversarial Dropout Regularization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}