I detta dokument introduceras en ny metod för överföring av lärande över domäner och uppgifter och formulerar det som ett problem för inlärning till kluster. Den viktigaste insikten är att vi, förutom funktioner, kan överföra likhetsinformation och detta är tillräckligt för att lära sig en likhetsfunktion och klusternätverk för att utföra både domänanpassning och kors-task överföring lärande. Vi börjar med att reducera kategorisk information till parvisa begränsningar, som bara överväger om två fall tillhör samma klass eller inte (parvis semantisk likhet). Denna likhet är kategori-agnostisk och kan läras från data i källdomänen med hjälp av ett likhetsnätverk. Vi presenterar sedan två nya metoder för att utföra överföringslärande med hjälp av denna likhetsfunktion. För det första, för oövervakad domänanpassning, utformar vi en ny förlustfunktion för att legalisera klassificeringen med en begränsad klusterförlust och därmed lära sig ett klusternätverk med den överförda likheten som genererar träningsingångarna. För det andra föreslår vi en ram för att rekonstruera och uppskatta antalet semantiska kluster (dvs. oövervakade kluster med osedda kategorier), återigen med hjälp av klusternätverket. Eftersom likhetsnätverket är bullrigt är nyckeln att använda en robust klusteralgoritm, och vi visar att vår formulering är mer robust än de alternativa begränsade och okonstruerade klustermetoderna. Med hjälp av denna metod, visar vi först toppmoderna resultat för utmanande kors-task problem, tillämpas på Omniglot och ImageNet. Våra resultat visar att vi kan rekonstruera semantiska kluster med hög noggrannhet. Vi utvärderar sedan prestandan av cross-domain överföring med hjälp av bilder från Office-31 och SVHN-MNIST uppgifter och presentera högsta noggrannhet på båda datauppsättningar. Vårt tillvägagångssätt handlar inte uttryckligen om diskrepans mellan domäner. Om vi kombinerar med en domänanpassning förlust, visar det ytterligare förbättring.
Oförutsedd gränsöverskridande överföringsutbildning: Detta utbildningsprogram föreslås av REF.
Learning to cluster in order to transfer across domains and tasks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}