Domänskifte avser det välkända problemet att en modell som är utbildad i en källkodsdomän fungerar dåligt när den tillämpas på en måldomän med olika statistik. Domain Generalization (DG) tekniker försöker lindra denna fråga genom att producera modeller som genom design generaliserar väl till nya testdomäner. Vi föreslår en ny meta-learning metod för domän generalisering. I stället för att utforma en specifik modell som är robust för domänskifte som i de flesta tidigare GD:s arbete föreslår vi en modell för agnostisk utbildning för GD. Vår algoritm simulerar train/test domänskifte under träningen genom att syntetisera virtuella testdomäner inom varje mini-batch. Målet metaoptimering kräver att steg för att förbättra utbildningen domänprestanda bör också förbättra testning domänprestanda. Denna meta-lärande procedur tränar modeller med god generalisering förmåga att nya domäner. Vi utvärderar vår metod och uppnår toppmoderna resultat på ett nyligen gjort riktmärke för cross-domain image classification, samt visar dess potential för två klassiska förstärkande inlärningsuppgifter.
REF och föreslår en legalizer för att ta itu med domän generalisering i en meta-lärande ram direkt.
Learning to Generalize: Meta-Learning for Domain Generalization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}