Vi introducerar en ny algoritm för representationsinlärning som är anpassad till sammanhanget för domänanpassning, där data vid träning och testtid kommer från liknande men olika distributioner. Vår algoritm är direkt inspirerad av teori om domänanpassning, vilket tyder på att för att en effektiv domänöverföring ska kunna uppnås måste förutsägelser göras utifrån en datarepresentation som inte kan diskriminera mellan utbildning (källa) och test (mål) domäner. Vi föreslår ett utbildningsmål som implementerar denna idé inom ramen för ett neuralt nätverk, vars dolda skikt är tränat för att förutsäga klassificeringsuppgiften, men oinformativt när det gäller området för inmatningen. Våra experiment på en känsla analys klassificering riktmärke, där de måldomändata som finns tillgängliga vid utbildningstid är omärkt, visar att vårt neurala nätverk för domänanpassning algoritm har bättre prestanda än antingen ett standard neuralt nätverk eller en SVM, även om tränad på ingång funktioner extraheras med state-of-theart marginalized staplade denoiserande autoencoders Chen et al. (2012)............................................................................................
Ajakan m.fl. REF introducera en domänanpassning regularizer för att lära sig representationen för känsloanalys.
Domain-Adversarial Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}