I många tillämpningar i verkligheten står vi ofta inför problemet med korsdomäninlärning, dvs. att låna de märkta uppgifterna eller överföra de redan inlärda kunskaperna från en källdomän till en måldomän. Att bara tillämpa befintliga källdata eller kunskap kan dock till och med skada prestandan, särskilt när datadistributionen i käll- och måldomänen är helt annorlunda, eller det finns mycket få märkta data tillgängliga i måldomänen. I detta dokument föreslås en ny ram för domänanpassning, kallad Semi-övervakad domänanpassning med Subspace Learning (SDASL), som tillsammans utforskar invarianta lågdimensionella strukturer mellan olika domäner för att korrigera missmatchning mellan datadistribution och utnyttjar tillgängliga omärkta målexempel för att utnyttja den underliggande inneboende informationen i måldomänen. SDASL leder lärandet genom att samtidigt minimera klassificeringsfelet, bevara strukturen inom och över domäner och begränsa likheten som definieras på omärkta målexempel. Uppmuntrande resultat rapporteras för två utmanande domänöverföringsuppgifter (inklusive bild-till-bild- och bild-till-videoöverföringar) på flera standarddatauppsättningar i samband med både igenkänning av bildobjekt och upptäckt av videokoncept.
Arbetet med REF minimerar samtidigt klassificeringsfelet och begränsar också en likhetsbegrepp på omärkta målexempel.
Semi-supervised Domain Adaptation with Subspace Learning for visual recognition
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}