I detta dokument behandlas klassificeringsuppgifter på ett visst målområde där märkta utbildningsdata endast finns tillgängliga från källdomäner som skiljer sig från (men är relaterade till) målet. Två nära relaterade ramar, domänanpassning och domän generalisering, handlar om sådana uppgifter, där den enda skillnaden mellan dessa ramar är tillgången till omärkta måldata: domänanpassning kan utnyttja omärkt målinformation, medan domän generalisering inte kan. Vi föreslår Scatter Component Analyis (SCA), en snabb representation lärande algoritm som kan tillämpas på både domänanpassning och domän generalisering. SCA bygger på ett enkelt geometriskt mått, d.v.s. scatter, som fungerar på att reproducera kärnan Hilbert utrymme. SCA finner en representation som handlar mellan att maximera indelningen av klasser, minimera missmatchningen mellan domäner, och maximera separerbarheten av data, som var och en kvantifieras genom spridning. Optimeringsproblemet för SCA kan reduceras till ett generaliserat eigen value problem, vilket resulterar i en snabb och exakt lösning. Omfattande experiment på cross-domain objektigenkänningsdata verifierar att SCA utför mycket snabbare än flera toppmoderna algoritmer och ger även toppmodern klassifikationsnoggrannhet i både domänanpassning och domän generalisering. Vi visar också att spridning kan användas för att etablera en teoretisk generalisering bunden när det gäller domänanpassning.
REF, som kan användas för SDA också, finner en representation som minimerar missmatchningen mellan domäner och maximerar separationen av data.
Scatter Component Analysis: A Unified Framework for Domain Adaptation and Domain Generalization
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}