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基于深度对抗集成学习的无监督多源领域自适应( Unsupervised Multi-source Domain Adaptation Driven by Deep Adversarial Ensemble Learning )
SayanRakshit BiplabBanerjee GemmaRoig SubhasisChaudhuri
研究了多源无监督域自适应（MS-UDA）在视觉识别中的应用。与单源UDA不同，MS-UDA处理多个标记的源域和单个未标记的目标域。请注意，传统的MS-UDA训练是基于形式化目标和单个源域之间的独立映射，而没有显式地评估源域之间对齐的需要。我们认为，这种范式总是忽视源域之间内在的范畴级相关性，相反，这种相关性被认为在学习的共享特征空间中带来了有意义的互补。在这方面，我们提出了一种新的方法：(i)在共享特征空间中在类级对齐源域；(ii)通过对抗性训练的源域分类器集成在同一空间中映射目标域数据。在Office-31、ImageCLEF-DA和Office-CalTech数据集上的实验结果表明，与现有的方法相比，我们的方法具有更高的精度
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