När det gäller domänanpassning har maximal genomsnittlig diskrepans (M-MD) allmänt antagits som en diskrepans mellan fördelningen av käll- och målområden. Befintliga MMD-baserade domänanpassningsmetoder ignorerar dock i allmänhet förändringarna i tidigare klassdistributioner, dvs. viktförskjutningar mellan olika domäner. Detta är fortfarande ett öppet problem men allmänt förekommande för domänanpassning, vilket kan orsakas av förändringar i urvalskriterier och tillämpningsscenarier. Vi visar att MMD inte kan redogöra för viktfördel i klass och resulterar i försämrad domänanpassningsprestanda. För att ta itu med denna fråga föreslås en viktad MMD-modell i detta dokument. Speciellt introducerar vi klassspecifika extravikter i den ursprungliga MMD för att utnyttja klassens sannolikhet på käll- och måldomäner, vars utmaning ligger i det faktum att klassetiketten i måldomänen inte är tillgänglig. För att redogöra för det, vår föreslagna viktade MMD modell definieras genom att införa en extra vikt för varje klass i källdomänen, och en klassificering EM algoritm föreslås genom att växla mellan tilldela pseudo-märkningar, uppskatta hjälpvikter och uppdatera modellparametrar. Omfattande experiment visar att vår viktade MMD är överlägsen konventionell MMD för domänanpassning.
Yan och al. REF använder en viktad maximal genomsnittlig diskrepans för att hantera klassobalansen vid oövervakad domänanpassning.
Mind the Class Weight Bias: Weighted Maximum Mean Discrepancy for Unsupervised Domain Adaptation
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}