沃纳·泽林格;伯恩哈德·莫瑟(Bernhard A.Moser)。;托马斯·格拉宾格;埃德温·卢霍弗;托马斯·纳施拉格;苏珊娜·萨明格·普拉茨 基于矩对齐的神经网络鲁棒无监督区域自适应。 (英语) 兹比尔1448.68383 信息科学。 483, 174-191 (2019). 摘要:提出了一种新的神经网络无监督区域自适应方法。它依赖于基于度量的学习过程正则化。基于度量的正则化旨在通过最大化域特定激活分布之间的相似性来实现域不可变的潜在特征表示。提出的度量是通过修改积分概率度量,使其在多项式函数空间上的平移敏感性降低而得到的。该度量在对偶空间中直观地解释为相应激活分布的高阶中心矩之差的总和。在输入分布的适当假设下,证明了连续情况下的误差最小化。通过对情感分析、对象识别和数字识别的标准基准实验的分析表明,所述方法在参数变化方面具有鲁棒性,并且比同类方法实现了更高的分类精度。 引用于4文件 MSC公司: 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 62H30型 分类和区分;聚类分析(统计方面) 68吨10 模式识别、语音识别 关键词:迁移学习;领域适应;神经网络;力矩距离;积分概率度量 软件:i-RevNet公司;ImageNet公司;MMD GAN公司;阿达格拉德;AlexNet公司;亚当 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{W.Zellinger}等人,《信息科学》。483174-191(2019年;Zbl 1448.68383) 全文: 内政部 arXiv公司 参考文献: [1] Arjovsky,M。;Bottou,L.,《面向生成性对抗网络训练的原则方法》,国际学习代表大会(2017年) [2] Baktashmotlah,M。;哈兰迪,M.T。;公元前Lovell。;Salzmann,M.,通过域不变投影进行无监督域自适应,IEEE计算机视觉国际会议,769-776(2013) [3] Ben-David,S。;布利泽,J。;克拉默,K。;Kulesza,A。;佩雷拉,F。;沃恩,J.W.,《从不同领域学习的理论》,马赫。学习。,79, 1-2, 151-175 (2010) ·Zbl 1470.68081号 [4] 布利泽,J。;麦当劳,R。;Pereira,F.,《结构对应学习的领域适应》,自然语言处理经验方法会议,120-128(2006),计算语言学协会 [5] Bousmalis,K。;Trigeorgis,G。;西尔伯曼,N。;Krishnan,D。;Erhan,D.,域分离网络,神经信息处理系统进展,343-351(2016) [6] 陈,M。;徐,Z。;温伯格,K。;Sha,F.,用于域自适应的边缘化去噪自动编码器,机器学习国际会议,767-774(2012) [7] F.Cholet,Keras:theano和张量流的深度学习库,2015年。;F.Cholet,Keras:theano和张量流的深度学习库,2015年。 [8] 科尔特斯,C。;Mohri,M.,回归的域自适应和样本偏差校正理论与算法,Theor。计算。科学。,519,103-126(2014)·Zbl 1358.68232号 [9] 杜奇,J。;哈赞,E。;Singer,Y.,在线学习和随机优化的自适应次梯度方法,J.Mach。学习。2011年7月12日第2121-2159号决议·Zbl 1280.68164号 [10] Dudley,R.M.,《真实分析与概率》,74(2002),剑桥大学出版社·Zbl 1023.60001号 [11] 埃戈佐克,M。;加西亚,L.F。;Wong,W.-K。;Zitikis,R.,一类随机变量第pth个绝对中心矩的最小上界,数学。科学。,37, 2 (2012) ·Zbl 1267.26019号 [12] Fukumizu,K。;格雷顿,A。;兰克里特,G.R。;朔尔科普夫,B。;Sriperumbudur,B.K.,概率分布RKHS嵌入的核选择和分类,神经信息处理系统进展,1750-1758(2009) [13] 加宁,Y。;Ustinova,E。;Ajakan,H。;Germain,P。;拉罗谢尔,H。;Laviolette,F。;Marchand,M。;Lempitsky,V.,神经网络的域-变量训练,J.Mach。学习。2962-2971号决议(2016年) [14] 格洛洛特,X。;Bordes,A。;Bengio,Y.,《大规模情绪分类的领域适应:深度学习方法》,机器学习国际会议,513-520(2011) [15] 格雷顿,A。;博格沃德,K.M。;拉什,M。;朔尔科普夫,B。;Smola,A.J.,双样本问题的核方法,神经信息处理系统进展,513-520(2006) [16] 格雷顿,A。;Sejdinovic博士。;斯特拉赫曼,H。;Balakrishnan,S。;庞蒂尔,M。;Fukumizu,K。;Sriperumbudur,B.K.,大规模双样本测试的最佳内核选择,神经信息处理系统进展,1205-1213(2012) [17] Haeusser,P。;弗雷里克斯,T。;Mordvintsev,A。;Cremers,D.,关联域适配,国际计算机视觉会议(ICCV),2784-2792(2017) [18] 雅各布森,J.-H。;Smeulders,A。;Oyallon,E.,i-revnet:深层可逆网络,学习代表国际会议(2018) [19] 金玛,D.P。;Ba,J.,Adam:随机优化方法,国际学习表征会议(2015) [20] Krizhevsky,A。;Sutskever,I。;Hinton,G.E.,深度卷积神经网络的Imagenet分类,神经信息处理系统进展,1097-1105(2012) [21] Y.LeCun,《mnist手写数字数据库》,1998年。http://yann.lecun.com/exdb/mnist/; 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