部分对抗域自适应：解决标签空间不完全共享的问题

"部分对抗域自适应模型(Partial Adversarial Domain Adaptation, PADA)是一种新型的域自适应方案，旨在解决深度模型从大领域向小领域转移时的标签空间不完全匹配问题。该模型由Zhangjie Cao, Lijia Ma, Mingsheng Long和Jianmin Wang提出，他们来自清华大学软件学院和中国大数据软件国家工程实验室等机构。PADA通过减轻离群源类别数据的权重，避免负迁移，并匹配共享标签空间的特征分布，以促进正迁移。" 1 引言 深度学习在许多机器学习任务上取得了显著的成功，但这依赖于大量标注数据。由于获取大量标记数据的成本高昂，研究者们致力于开发减少标记需求的算法，比如域自适应。域自适应方法利用相关但不同的源域的标记数据来改善目标域上的模型性能，应对领域转移带来的挑战。传统方法假设源域和目标域有相同的标签空间，但分布不同。 2 部分域自适应 部分对抗域自适应（PADA）针对的是源标签空间包含目标标签空间的情况，即部分标签在源域中出现而在目标域中未出现。这种方法认识到完全匹配源域到目标域可能导致负迁移，特别是在标签空间不完全重叠时。PADA通过一个对抗训练过程，一方面训练源分类器，另一方面降低那些在目标域中不存在的源类别的权重，从而抑制这些类别对总体训练的影响。同时，它通过匹配共享的标签空间中的特征分布来鼓励正迁移，提升模型在目标域的泛化能力。 3 深度学习与领域不变性 深度神经网络有能力学习领域不变的特征表示，这些特征更易于在不同域之间转移。然而，领域间的分布差异仍然是一个挑战。PADA通过对抗学习策略来减小这种差异，使得模型能更好地适应目标域的数据分布。 4 实验与结果 PADA在多个数据集上进行了实验，展示了在部分领域适应任务中优于当前最先进的结果，证明了其有效性和实用性。 5 结论 部分对抗域自适应为领域适应提供了一个新的视角，特别是在处理源域和目标域标签空间不完全重叠的问题上。通过抑制负迁移并强化正迁移，PADA为深度模型在小样本目标域的迁移学习提供了强大工具，对于在有限标记数据条件下提高模型性能具有重要意义。