Abstract-Vi föreslår en metod för att använda syntetiska data för att hjälpa till att lära sig klassificeringar. Syntetiska data, även genereras baserat på verkliga data, normalt resulterar i en övergång från fördelningen av verkliga data i funktionsutrymme. För att överbrygga klyftan mellan verkliga och syntetiska data, och gemensamt lära av syntetiska och verkliga data, föreslår detta dokument en Multichannel Autoencoder (MCAE). Vi visar att genom att stämma MCAE, är det möjligt att lära sig en bättre funktion representation för klassificering. För att utvärdera det föreslagna tillvägagångssättet utför vi experiment på två typer av dataset. Experimentella resultat på två datauppsättningar validerar effektiviteten hos vår MCAE-modell och vår metodik för att generera syntetiska data.
Zhang m.fl. REF lär sig en Multichannel Autoencoder för att minska domänskiftet mellan verkliga och syntetiska data.
Learning Classifiers from Synthetic Data Using a Multichannel Autoencoder
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}