Målet med Deep Domain Adaptation är att göra det möjligt att använda Deep Nets utbildade inom en domän där det finns tillräckligt med kommenterade träningsdata i en annan där det finns lite eller ingen. De flesta nuvarande strategier har fokuserat på att lära funktion representationer som är invarianta till de förändringar som sker när man går från en domän till en annan, vilket innebär att använda samma nätverksparametrar i båda domänerna. Medan vissa nya algoritmer uttryckligen modellerar förändringarna genom att anpassa nätverksparametrarna, de antingen kraftigt begränsa de möjliga domänändringar, eller avsevärt öka antalet modellparametrar. Däremot introducerar vi en nätverksarkitektur som inkluderar extra kvarvarande nätverk, som vi tränar för att förutsäga parametrarna i domänen med lite kommenterade data från dem i den andra. Denna arkitektur gör det möjligt för oss att flexibelt bevara likheterna mellan domäner där de finns och modellera skillnaderna vid behov. Vi visar att vårt tillvägagångssätt ger högre noggrannhet än de senaste metoderna utan onödig komplexitet.
En helt tvåströmsnätstruktur utan delade parametrar föreslås i REF, där extra kvarvarande nät utbildas för att anpassa lagerparametrarna för källdomänen till måldomänen.
Residual Parameter Transfer for Deep Domain Adaptation
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}