Abstrakt. Många algoritmer har föreslagits för överföring av kunskap från en etikettrik domän (källa) till en etikett-scarce-domän (mål). Nästan alla av dem föreslås för slutna-set scenario, där källan och måldomänen helt delar klassen av sina prover. Vi kallar den delade klassen den "kända klassen". Men i praktiken, när prover i måldomänen inte är märkta, kan vi inte veta om domänerna delar klassen. En måldomän kan innehålla prover av klasser som inte delas med källdomänen. Vi kallar sådana klasser den "okända klassen" och algoritmer som fungerar bra i den öppna situationen är mycket praktiskt. De flesta befintliga distributionsmatchningsmetoder för domänanpassning fungerar dock inte bra i denna inställning eftersom okända målprover inte bör anpassas till källan. I detta dokument föreslår vi en metod för en öppen domänanpassningsscenario som använder sig av kontradiktorisk utbildning. En klassificeringsgivare är utbildad för att göra en gräns mellan källan och målproverna, medan en generator är utbildad för att göra målprover långt från gränsen. Således tilldelar vi två alternativ till funktionsgeneratorn: anpassa dem med källkända prover eller förkasta dem som okända målprover. Detta tillvägagångssätt gör det möjligt att extrahera funktioner som separerar okända målprover från kända målprover. Vår metod utvärderades ingående på domänanpassning och överträffade andra metoder med stor marginal i de flesta miljöer.
Ovannämnda metoder tar itu med domänanpassning i slutna - där den okända klassen inte finns i källdomänen höjs Saito et al. Hoppa över det.
Open Set Domain Adaptation by Backpropagation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}