Domänanpassning syftar till att generalisera en högpresterande inlärare på en måldomän genom att utnyttja den kunskap som destilleras från en källdomän som har en annan men relaterad datadistribution. En lösning på domänanpassning är att lära sig domäninvarianta funktionsrepresentationer medan de lärda representationerna också bör vara diskriminerande i förutsägelser. För att lära sig sådana representationer, domänanpassning ramar inkluderar vanligtvis en domän invariant representation lärande för att mäta och minska domänen diskrepans, samt en discriminator för klassificering. Inspirerad av Wasserstein GAN föreslår vi i detta dokument ett nytt tillvägagångssätt för att lära sig domän invarianta funktioner representationer, nämligen Wasserstein Avstånd Guidad representation Lärande (WD-GRL). WDPRL använder ett neuralt nätverk, betecknat av domänkritikern, för att uppskatta empiriskt Wasserstein avstånd mellan källan och målprover och optimerar funktionen extraktor nätverk för att minimera den uppskattade Wasserstein avstånd på ett kontradiktoriskt sätt. De teoretiska fördelarna med Wasserstein avstånd för domänanpassning ligger i dess gradient egenskap och lovande generalisering bunden. Empiriska studier av gemensamma känslo- och bildklassificeringsdata visar att vår föreslagna WDGRL överträffar den toppmoderna domänen invariant representationsinlärning.
Shen m.fl. REF mätte avståndet mellan käll- och målområden i domänanpassningsuppgiften.
Wasserstein Distance Guided Representation Learning for Domain Adaptation
{'venue': 'AAAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}