Vi föreslår ett ramverk som lär sig en representation som kan överföras över olika områden och uppgifter på ett etiketteffektivt sätt. Vår strategi strider domän skifte med en domän kontraarial förlust, och generaliserar inbäddning till ny uppgift med hjälp av en metrisk inlärningsbaserad metod. Vår modell är samtidigt optimerad på märkta källdata och omärkta eller glest märkta data i måldomänen. Vår metod visar övertygande resultat på nya klasser inom en ny domän även när endast ett fåtal namngivna exempel per klass finns tillgängliga, vilket överträffar den rådande finjusteringsmetoden. Dessutom visar vi hur effektivt vårt ramverk är när det gäller överföring av inlärningsuppgiften från bildobjektigenkänning till videoåtgärdsigenkänning.
I REF, Luo et al. utforma ett ramverk som använder en domän kontraversariell förlust för att bekämpa domänskifte och sedan använda en metrisk inlärningsbaserad metod för att tillämpa inlärda inbäddning till nya uppgifter.
Label Efficient Learning of Transferable Representations across Domains and Tasks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}