Vi föreslår associativ domänanpassning, en ny teknik för end-to-end domänanpassning med neurala nätverk, uppgiften att sluta klassetiketter för en omärkt måldomän baserat på de statistiska egenskaperna hos en märkt källkodsdomän. Vårt utbildningsprogram följer paradigmet att för att effektivt härleda klassetiketter för måldomänen bör ett nätverk producera statistiskt domäninvarianta inbäddningar, samtidigt som klassificeringsfelet på den märkta källdomänen minimeras. Vi åstadkommer detta genom att förstärka sambanden mellan käll- och måldata direkt i inbäddat utrymme. Vår metod kan enkelt läggas till i alla befintliga klassificeringsnätverk utan strukturella och nästan inga beräkningsmässiga overhead. Vi visar effektiviteten i vår strategi på olika riktmärken och uppnå state-of-the-art resultat över hela linjen med en generisk konvolutional neurala nätverk arkitektur inte specifikt anpassade till respektive uppgifter. Slutligen visar vi att den föreslagna föreningsförlusten ger inbäddningar som är mer effektiva för domänanpassning jämfört med metoder som använder maximal genomsnittlig diskrepans som en likhetsmått vid inbäddning av utrymme.
Nyligen, Haeusser et al. REF införde associativ domänanpassning, en metod som utnyttjar etiketter i källdomänen för att skapa klustererade representationer av data från käll- och måldomäner.
Associative Domain Adaptation
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}