今日 Paper | 小样本学习；视觉情感分类；神经架构搜索；自然图像抠像等

AI科技评论 · 公众号 · AI · 2020-01-17 12:15

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用于视觉情感分类的多源域自适应

论文名称：Multi-source Domain Adaptation for Visual Sentiment Classification

作者：Lin Chuang /Zhao Sicheng /Meng Lei /Chua Tat-Seng

发表时间：2020/1/12

论文链接：https://paper.yanxishe.com/review/8988

这篇论文考虑的是视觉情感分类问题。

视觉情感分类任务的现有域自适应方法通常是针对单源场景。在这种场景中，模型从充分标注好的源领域数据学习完毕后，迁移到只有较宽松标注或无标注数据的目标领域。不过在实践中，从单一源领域来的数据通常容量有限，很难覆盖目标领域的全部特征。为了解决这个问题，这篇论文提出了一个新的名为多源情感生成对抗网络的多源域自适应方法，用于处理视觉情感分类。为了处理来自多个源域的数据，新模型通过端到端的循环一致对抗学习，学习如何找到一个统一的情感潜在空间，在该空间来自源域和目标域的数据共享相似的分布。在四个基准数据集上的实验证明，在情感分类任务上，这篇论文提出的新模型显著优于目前的最佳模型。