May, 2019

无监督域自适应的虚拟混合训练

TL;DR本文提出一种叫做Virtual Mixup Training的新方法,该方法可以将局部Lipschitz约束性应用到训练数据间距的区域中,不需要使用标签信息,适用于无监督域自适应。结果表明,VMT显著提高了VADA在六个领域适应基准数据集上的性能,尤其是将MNIST适应到SVHN的挑战性任务中,VMT可以将VADA的准确性提高30%以上。