Färska rapporter tyder på att en generisk övervakad djup CNN-modell som är utbildad på en storskalig datauppsättning minskar, men inte tar bort, dataset-fördomar. Finjusterande djupa modeller i en ny domän kan kräva en betydande mängd märkta data, som för många applikationer är helt enkelt inte tillgänglig. Vi föreslår en ny CNN-arkitektur för att utnyttja omärkta och glest märkta måldomändata. Vår strategi optimerar samtidigt för domäninvarians för att underlätta domänöverföring och använder en mjuk etikettfördelning som matchar förlust för att överföra information mellan uppgifter. Vår föreslagna anpassningsmetod erbjuder empiriska prestanda som överstiger tidigare publicerade resultat på två standardriktmärken för visuell domänanpassning, utvärderade över övervakade och halvövervakade anpassningsinställningar.
I REF, som är en SDA metod, omärkt och glest märkta måldomändata används för att optimera för domäninvariant för att underlätta domänöverföring samtidigt som en mjuk etikett distribution matchande förlust.
Simultaneous Deep Transfer Across Domains and Tasks
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}