【摘 要】
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无监督域适应(unsupervised domain adaptation,UDA)旨在利用带大量标注数据的源域帮助无任何标注信息的目标域学习.在UDA中,通常假设源域和目标域间的数据分布不同,但共享相同的类标签空间.但在真实开放学习场景中,域间的标签空间很可能存在差异.在极端情形下,域间的类别不存在交集,即目标域中类别都为新未知类别.此时若直接迁移源域的类判别知识,可能会损害目标域性能,导致负迁移问题.为此,提出了基于自监督知识的无监督新集域适应(unsupervised new-set domain
【机 构】
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南京邮电大学 计算机学院, 江苏 南京 210023;南京邮电大学 自动化学院, 江苏 南京 210023;东南大学 计算机科学与工程学院, 江苏 南京 210096
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无监督域适应(unsupervised domain adaptation,UDA)旨在利用带大量标注数据的源域帮助无任何标注信息的目标域学习.在UDA中,通常假设源域和目标域间的数据分布不同,但共享相同的类标签空间.但在真实开放学习场景中,域间的标签空间很可能存在差异.在极端情形下,域间的类别不存在交集,即目标域中类别都为新未知类别.此时若直接迁移源域的类判别知识,可能会损害目标域性能,导致负迁移问题.为此,提出了基于自监督知识的无监督新集域适应(unsupervised new-set domain adaptation with self-supervised knowledge,SUNDA)方法,迁移源域的样本对比知识;同时,利用目标域的自监督知识指导知识迁移.首先,通过自监督学习源域和目标域初始特征,并固定部分网络参数用于保存目标域信息.再将源域的样本对比知识迁移至目标域,辅助目标域学习类判别特征.此外,利用基于图的自监督分类损失,解决域间无共享类别时目标域的分类问题.在手写体数字的无共享类别跨域迁移和人脸数据的无共享类别跨种族迁移任务上对SUNDA进行评估,实验结果表明,SUNDA的学习性能优于无监督域适应、无监督聚类以及新类别发现方法.
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