Domän generalisering (DG) är det utmanande och aktuella problemet med inlärningsmodeller som generaliserar till nya testdomäner med annan statistik än en uppsättning kända utbildningsdomäner. Den enkla metoden att samla data från alla källdomäner och träna ett enda djupt neuralt nätverk end-to-end på alla data ger en förvånansvärt stark baslinje som överträffar många tidigare publicerade metoder. I detta dokument bygger vi vidare på denna starka baslinje genom att utforma ett tillfälligt utbildningsförfarande som utbildar ett enda djupt nätverk på ett sätt som utsätter det för det domänskifte som kännetecknar en ny domän i körtid. Specifikt, vi decompose ett djupt nätverk till funktionsextraktor och klassificering komponenter, och sedan träna varje komponent genom att simulera det interagera med en partner som är dåligt inställd för den aktuella domänen. Detta gör båda komponenterna mer robusta, vilket i slutändan leder till att våra nätverk producerar toppmoderna resultat på tre riktmärken för GD. Dessutom anser vi att det genomträngande arbetsflödet att använda ett ImageNet-utbildat CNN som en fast funktionsextraktor för igenkänningsuppgifter nedströms. Med hjälp av Visual Decathlon-riktmärket visar vi att vår episodic-DG-utbildning förbättrar prestandan hos en sådan allmän funktionsutdragare genom att uttryckligen träna en funktion för robusthet till nya problem. Detta visar att generaldirektoratets utbildning kan gynna normal praxis i fråga om datorseende.
Dessutom presenterar REF en episodisk utbildningsteknik som är lämplig för domän generalisering.
Episodic Training for Domain Generalization
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}