DW-D 3 A: クロスシーンハイパースペクトル画像分類のための動的重み付け二重駆動ドメイン適応

ドメイン適応（DA）は、ターゲットラベルサンプルを必要とせずに、ソースドメイン（SD）とターゲットドメイン（TD）の特徴分布を整列させる効果的な方法を提供します。DAの手法として、表現学習はドメイン知識を移転することにより、異なるドメインの特徴分布の整列を効果的に実現します。しかし、既存の表現学習手法はしばしば一方向の表現転送に焦点を当てており、これが転送バイアスを引き起こす可能性があります。さらに、ほとんどの手法はDAプロセス中のドメイン整列と識別の関係を無視しており、これが負の転送を引き起こす原因となります。本論文では、ドメイン間の双方向の特徴転送と動的重み付けスキームを通じて、前述の問題に効果的に対処する動的重み付け二重駆動ドメイン適応（DW-D 3A）モデルを提案します。技術的には、まず二重駆動ドメイン適応（D 3A）モデルを提案し、対称構造を使用してソースとターゲットドメインサンプル間の双方向表現の知識転送を促進し、2つのドメインの部分空間を学習し、結合分布駆動の整列を介して部分空間間の分布の差異を減少します。このプロセスは転送バイアスを軽減し、以前の一方向転送手法を超えています。次に、既存のアプローチにおけるSDとTDを同じ部分空間に投影することへの強い制約を軽減するために、SDとTDの投影を近づけるための緩和された部分空間制約を適用します。さらに、データ再構築を組み込み、元のデータから識別情報を保存します。最後に、動的重み付けスキームを使用して（D 3A）をDW-D 3Aに拡張し、負の転送を抑制するために、ドメイン整列と識別に割り当てられる重みをその重要性に基づいて調整します。3つのデータセットでの広範な実験により、DW-D 3Aが他の7つのDA手法を上回っており、その優れた性能を示しています。