Deep Neural Networks har visat enastående prestanda i många Computer Vision uppgifter men kräver vanligtvis stora mängder märkta träningsdata för att uppnå det. Detta är en allvarlig begränsning när sådana uppgifter är svåra att få tag på. Inom traditionell maskininlärning är domänanpassning ett tillvägagångssätt för att övervinna detta problem genom att utnyttja kommenterade data från en källdomän, där det finns ett överflöd, att utbilda en klassificerare att arbeta inom en måldomän, där märkta data antingen är glest eller till och med saknas helt och hållet. I fallet Deep Learning använder de flesta befintliga metoder samma arkitektur med samma vikter för både käll- och måldata, vilket i huvudsak motsvarar inlärningsdomänens invarianta funktioner. Här visar vi att det är mer effektivt att explicit modellera övergången från en domän till en annan. I detta syfte inför vi en tvåströmsarkitektur, av vilken den ena fungerar i källdomänen och den andra i måldomänen. I motsats till andra metoder är vikterna i motsvarande skikt relaterade men inte delade för att ta hänsyn till skillnader mellan de två områdena. Vi visar att detta båda ger högre noggrannhet än de senaste metoderna på flera objektigenkännings- och detekteringsuppgifter och konsekvent överträffar nätverk med delade vikter i både övervakade och oövervakade inställningar.
I nyare verk av kontradiktorisk domänanpassning, Rozantsev m.fl. REF har infört ett två-stream nätverk som drivs separat i källa och volym 7, 2019 måldomän för att undvika viktdelning.
Beyond Sharing Weights for Deep Domain Adaptation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}