Djupa neurala nätverk, tränade med stora mängder märkta data, kan misslyckas med att generalisera väl när de testas med exempel från en måldomän vars distribution skiljer sig från utbildningsdatadistributionen, kallas källdomänen. Det kan vara dyrt eller till och med omöjligt att få den mängd märkta uppgifter som krävs inom alla möjliga områden. Ouppmärksammad domänanpassning syftar till att ta itu med detta problem och syftar till att lära sig en bra prediktiv modell för måldomänen med hjälp av märkta exempel från källdomänen men endast omärkta exempel från måldomänen. Domänanpassningen närmar sig detta problem genom att matcha distributionerna av käll- och målfunktioner, och har använts som en nyckelkomponent i många toppmoderna metoder för domänanpassning. Att matcha marginalfunktionsdistributionerna garanterar dock inte att motsvarande klassvillkorade distributioner kommer att anpassas till de två domänerna. Vi föreslår co-regularized domänanpassning för oövervakad domänanpassning, som konstruerar flera olika funktionsrymder och anpassar käll- och målfördelningar i var och en av dem individuellt, samtidigt som vi uppmuntrar att anpassningarna överensstämmer med varandra när det gäller klassprognoserna om de omärkta målexempelen. Den föreslagna metoden är generisk och kan användas för att förbättra alla domänanpassningsmetoder som använder domänanpassning. Vi snabbar upp den i samband med en ny toppmodern metod och observerar att den ger betydande resultatförbättringar på flera riktmärken för domänanpassning.
Co-regularized Domain Adaptation (Co-DA) REF ) utnyttjade multi-view information för att matcha de marginella funktioner distributioner som motsvarar klass-villkorliga distributioner.
Co-regularized Alignment for Unsupervised Domain Adaptation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}