I detta dokument föreslås en viktad kontradiktorisk nätbaserad metod för oövervakad domänanpassning, som är specifik för partiell domänanpassning där måldomänen har färre klasser jämfört med källdomänen. Tidigare metoder för domänanpassning antar i allmänhet identiska märkningsutrymmen, så att en minskning av divergensen i distributionen leder till en genomförbar kunskapsöverföring. Ett sådant antagande är emellertid inte längre giltigt i ett mer realistiskt scenario som kräver anpassning från ett större och mer varierat källområde till ett mindre målområde med färre klasser. Detta dokument utvidgar den kontradiktoriska nätbaserade domänanpassningen och föreslår en ny kontradiktorisk nätbaserad partiell domänanpassningsmetod för att identifiera de källprover som potentiellt kommer från de avvikande klasserna och samtidigt minska förskjutningen av delade klasser mellan domäner.
Zhang m.fl. REF använder en kontradiktorisk metod för att identifiera de källprover som potentiellt kommer från den privata målmärkningen.
Importance Weighted Adversarial Nets for Partial 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']}