domain adapation

假设测试资料和训练资料分布不一样, 训练为黑白数字,测试为彩色数字时,识别率很低
称之为 Domain shift
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Domain adaptation : 可以看做 transfer 的一种

输出分布也有可能不一样

target domain 有部分数据,但是无标签
分布也不一样,比如 source domain 是黑白,target domain 为彩色。
使用source data 训练一个模型,然后使用 target data 微调该模型。
注意不能过拟合,只能对一些target data 进行训练
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假设网络一共十层,前5层的作用是 feature extractor, 后5层的作用是 classifier

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目标,通过extractor 后,黑白数字 和彩色数字的 特征分布相似。 比如红色为黑白 蓝色为彩色

训练一个 Domian classifier 二分类,来自source 还是 target
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