Unsupervised Domain Adaptation Using Exemplar-SVMs with Adaptation Regularization
المؤلفون المشاركون
He, Yiwei
Tian, Yingjie
Tang, Jingjing
Ma, Yue
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-04-22
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Domain adaptation has recently attracted attention for visual recognition.
It assumes that source and target domain data are drawn from the same feature space but different margin distributions and its motivation is to utilize the source domain instances to assist in training a robust classifier for target domain tasks.
Previous studies always focus on reducing the distribution mismatch across domains.
However, in many real-world applications, there also exist problems of sample selection bias among instances in a domain; this would reduce the generalization performance of learners.
To address this issue, we propose a novel model named Domain Adaptation Exemplar Support Vector Machines (DAESVMs) based on exemplar support vector machines (exemplar-SVMs).
Our approach aims to address the problems of sample selection bias and domain adaptation simultaneously.
Comparing with usual domain adaptation problems, we go a step further in slacking the assumption of i.i.d.
First, we formulate the DAESVMs training classifiers with reducing Maximum Mean Discrepancy (MMD) among domains by mapping data into a latent space and preserving properties of original data, and then, we integrate classifiers to make a prediction for target domain instances.
Our experiments were conducted on Office and Caltech10 datasets and verify the effectiveness of the model we proposed.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
He, Yiwei& Tian, Yingjie& Tang, Jingjing& Ma, Yue. 2018. Unsupervised Domain Adaptation Using Exemplar-SVMs with Adaptation Regularization. Complexity،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1136178
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
He, Yiwei…[et al.]. Unsupervised Domain Adaptation Using Exemplar-SVMs with Adaptation Regularization. Complexity No. 2018 (2018), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1136178
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
He, Yiwei& Tian, Yingjie& Tang, Jingjing& Ma, Yue. Unsupervised Domain Adaptation Using Exemplar-SVMs with Adaptation Regularization. Complexity. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1136178
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1136178
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر