Abstrakt. Domänens kontradiktoriska lärande anpassar funktionsfördelningen över käll- och måldomänerna i ett minimax-spel med två spelare. Befintliga domäna kontradiktoriska nätverk antar i allmänhet identiskt märkesutrymme över olika domäner. I närvaro av big data finns det stark motivation för att överföra djupa modeller från befintliga stora domäner till okända små domäner. I detta dokument införs partiell domänanpassning som ett nytt scenario för domänanpassning, vilket avlastar det helt delade utrymmesförutsättningen till att källmärkningens utrymme subsumerar det angivna utrymmet. Tidigare metoder matchar normalt hela källkodsdomänen med måldomänen, som är sårbara för negativ överföring för problemet med partiell domänanpassning på grund av den stora obalansen mellan etikettrymder. Vi presenterar Partial Adversarial Domain Adaptation (PADA), som samtidigt lindrar negativ överföring genom nedvägning av data från avvikande källklasser för utbildning av både källklassare och domänmotståndare, och främjar positiv överföring genom att matcha funktionsfördelningen i det delade etikettutrymmet. Experiment visar att PADA överskrider de senaste resultaten för partiella domänanpassningsuppgifter på flera datauppsättningar.
I Ref föreslogs en metod för att samtidigt lindra negativ överföring genom nedviktning av data från avvikande källklasser på kategorinivå.
Partial Adversarial Domain Adaptation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}