Generate To Adapt: Aligning Domains using Generative Adversarial Networks笔记

About this paper

  • Title: Generate To Adapt: Aligning Domains using Generative Adversarial Networks
  • Authors: Swami Sankaranarayanan,Yogesh Balaji,Carlos D. Castillo,Rama Chellappa
  • Topic: Domain Adaptation
  • From:CVPR 2018

Contributions

这篇文章的主要贡献是提出了一个能够直接学习联合特征空间的对抗图像生成的无监督领域自适应方法。该方法与之前方法相比的独特之处在于,同时使用了生成式和判别式两种思想,利用图像生成的对抗过程学习一个源域和目标域特征分布最小化的特征空间。

Mehtod

D的作用:

  1. 判定源域真实数据为真,源域生成数据为假
  2. 源域真实数据分类误差最小化
  3. 目标域生成数据为假

G的作用:

  1. 让D误以为源域生成数据为真
  2. 源域生成数据分类误差最小化

C的作用:
源域真实数据分类误差最小化

F的作用:

  1. 源域真实数据分类误差最小化
  2. 源域生成数据分类误差最小化
  3. 让D误以为目标域生成数据为真
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