Nuvarande toppmoderna metoder inom områdesanpassning och fusion visar lovande resultat med antingen märkta eller icke-märkta uppgifter relevanta mål-domänutbildningsdata. Det faktum att uppgiftsrelevanta mål-domänutbildningsdata kan vara otillgängliga ignoreras dock ofta av tidigare arbeten. För att ta itu med denna fråga föreslår vi, i stället för att använda uppgifter om uppgiftsrelevanta måldomäner, att man anpassar de djupa domänerna till nollbilder (ZDDA), som lär sig den privilegierade informationen från de uppgiftsrelevanta tvådomänparen. ZDDA lär sig först en käll-domän representation som inte bara är lämplig för uppgiften av intresse utan också nära en given allmän mål-domän representation. Därefter utför ZDDA domänfusion genom att simulera de uppgiftsrelevanta måldomänerna med uppgiftsrelevanta källdomändata. I en scen klassificering uppgift från SUN RGB-D dataset [11], vår föreslagna metod överträffar baslinjerna för domänanpassning och fusion, som den första publicerade domänanpassning och fusionsmetod som behöver inga uppgifter relevanta mål-domän utbildningsdata. Vi kommer att validera vår metod för andra uppgifter och/eller domäner i uppföljningsrapporten.
I Zero-shot domänanpassning (ZDDA) REF är uppgiften att lära sig en förutsägelsemodell i måldomänen under antagandet att uppgiftsrelevanta käll-domändata och uppgifts-irrelevanta dubbeldomänparade data är tillgängliga.
Zero-Shot Deep Domain Adaptation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}