Nya arbeten visade att Generativa Adversarial Networks (Gans) kan tillämpas framgångsrikt i oövervakade domänanpassning, där, med tanke på en märkt källkod dataset och en omärkt måldataset, målet är att träna kraftfulla klassificerare för målprover. Det visades särskilt att en objektiv GAN-funktion kan användas för att lära sig målfunktioner som inte kan särskiljas från källfunktionerna. I detta arbete utökar vi detta ramverk genom att (i) tvinga den lärda funktionsextraktorn att vara domäninvariant, och (ii) träna den genom dataförstärkning i funktionsutrymmet, nämligen utföra funktionsförstärkning. Även om dataförstärkning i bildrymden är en väl etablerad teknik i djupt lärande, har funktionen förstärkning ännu inte fått samma nivå av uppmärksamhet. Vi utför det med hjälp av en funktionsgenerator tränas genom att spela GAN minimax spel mot källfunktioner. Resultaten visar att både upprätthållande av domäninvarians och utförande av funktionsförstärkning leder till överlägsen eller jämförbar prestanda jämfört med toppmoderna resultat i flera oövervakade riktmärken för domänanpassning.
Arbetet REF utökar denna kontradiktoriska anpassningsram med att lägga till steget för att träna en funktionsgenerator.
Adversarial Feature Augmentation for Unsupervised Domain Adaptation
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}