【摘 要】
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最近的深度域适配方法表示了对抗性学习可以嵌入到一个深度神经网络中从而学习到一些迁移成分,进而缩小原域和目标域间的差异.现有的方法根据域间差异的衡量标准,通常可以分
【机 构】
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吉林大学 吉林 长春 130012
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最近的深度域适配方法表示了对抗性学习可以嵌入到一个深度神经网络中从而学习到一些迁移成分,进而缩小原域和目标域间的差异.现有的方法根据域间差异的衡量标准,通常可以分为基于统计矩匹配的方法和对抗性学习.这两个方向都开始逐渐关注到子域适配,即依据类别将原域和目标域划分成不同的子域并对齐.然而这种使用伪标签的方法无法考虑到跨类别的子域,恰恰在这种跨类别的子域上对齐才更好的利用到域不变特征.本文提出一种软子域适配(soft-subdomain adaptation,SSA)的方法,通过对神经网络权重的奇异值分解得到软子域的基向量,进一步的将特征投影到软子域后进行适配.实验证明我们SSA方法的性能相较于基线方法有大幅度的提升.
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