Learning Transferable Features with Deep Adaptation Networks

概要

Deep Learningの各層で、ソースデータとターゲットデータの二つのサンプルのMMDを求め、それを小さくするように学習することで、Domain Adaptationを実現

深い層でも転移可能な特徴量を抽出することができた

特に、MK-MMDを用いることで、MMD自体をO(n)時間で計算できるようになり、SGDも通りやすくなった

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