在碎片化阅读充斥眼球的时代，越来越少的人会去关注每篇论文背后的探索和思考。

在这个栏目里，你会快速 get 每篇精选论文的亮点和痛点，时刻紧跟 AI 前沿成果。

点击本文底部的「阅读原文」即刻加入社区，查看更多最新论文推荐。

这是 PaperDaily 的第 120 篇文章

作者丨王晋东

学校丨中国科学院计算技术研究所博士生

研究方向丨迁移学习和机器学习

这篇论文即将发表于 NIPS 2018（现在应该叫 NeurIPS 了），作者是清华大学的龙明盛团队。论文研究的还是领域自适应（Domain Adaptation）这一热点问题，在一些公共的数据集中，本文的方法取得了当前最优的结果。

论文动机

Domain Adaptation 问题一直以来是迁移学习和计算机视觉领域等的研究热点。从传统方法，到深度方法，再到最近的对抗方法，都在尝试解决此问题。作者在本文中提出，现在的对抗方法面临两个挑战： 

一是当数据特征具有非常复杂的模态结构时，对抗方法无法捕获多模态的数据结构，容易造成负迁移。通俗点说就是，现有的方法没有抓住深度特征之间的关系，只是把它们一股脑进行对抗适配。

二是当上面的问题存在时，domain classifier 就很容易出错，所以造成迁移效果不好。

论文方法

本文提出了基于条件对抗网络的领域自适应方法，英文名叫做 Conditional Adversarial Domain Adaptation。从题目中不难看出，主要由 Condition + Adversarial + Adaptation 这三部分构成。

进行 condition 的时候，用到了一个叫做 multilinear map 的数学工具，主要是来刻画多个特征和类别之间的关系。下面我们分别进行描述。

对抗网络基本结构

发表于 ICML 2015 的经典文章 Unsupervised domain adaptation by backpropagation [1] 中提出了用对抗的思想进行 Domain Adaptation，该方法名叫 DANN（或 RevGrad）。核心的问题是同时学习分类器 G、特征提取器 F、以及领域判别器 D。通过最小化分类器误差，最大化判别器误差，使得学习到的特征表达具有跨领域不变性。

作者指出，DANN 的方法只是关注了数据特征的整体分布，忽略了和类别之间的相关性。因此，本文首先提出，要将特征和类别一起做自适应。公式如下：

其中，f 和 g 分别是特征和类别。通过类似于 GAN 的最大最小优化方法，就可以进行 Domain Adaptation。

条件对抗机制

联合优化 (f,g) 的方法很多，将它们的特征向量连接起来是最直接的方法。但是这会造成它们彼此之间还是相互无关。达不到控制条件的目的。

作者借鉴了数学上的多线性映射（Multilinear Map）概念，来表征特征和分类器彼此之间的关系。什么是多线性映射？通俗点说就是，f(x)→y 是单映射，f(x,y)→z 是双映射，以此类推。线性呢？当固定其他自变量时，f 对未固定的那个自变量满足线性性（就是可加性、数乘不变），维基百科上对多线性映射的解释太抽象了。

那么，如何进行多线性映射？用 f⊗g。这里的 ⊗ 表示张量乘法，就是很多维的矩阵的乘法。

由于在深度网络中，特征维度往往很高。为了解决维度高导致的计算复杂度增加的问题，作者引入了相应的计算方法：

就是说，当数据维度太高时，直接从特征里随机采样一些向量做乘法。否则，用作者提出的方法做映射。

条件对抗网络

为了应对那些对迁移有负面影响的样本，作者用熵来控制它们的重要性，把熵操作加到了对抗网络中。

整个网络的优化目标如下：

作者还在文章中分析了方法的理论误差上界。

实验

实验部分与传统的 Domain Adaptation 相同，在 Office-31，ImageCLEF-DA，Office-Home，MNIST，USPS，以及 SVHN 这些公开数据集上都进行了实验。

实验比较充分，详细结果可以看原文。从结果上来说，取得了比作者之前的 JAN 更好的结果，不过提升幅度有限，这可能是深度网络"挤牙膏"式的增长。

参考文献

[1] Ganin, Y. and Lempitsky, V. Unsupervised domain adaptation by backpropagation. In International Conference on Machine Learning (ICML), 2015.

本文由 AI 学术社区 PaperWeekly 精选推荐，社区目前已覆盖自然语言处理、计算机视觉、人工智能、机器学习、数据挖掘和信息检索等研究方向，点击「阅读原文」即刻加入社区！

点击标题查看往期内容推荐：

• 自动机器学习（AutoML）最新综述

• 自然语言处理中的语言模型预训练方法

• 从傅里叶分析角度解读深度学习的泛化能力

• 深度解读DeepMind新作：史上最强GAN图像生成器

• 两行代码玩转Google BERT句向量词向量

• 这16篇最新论文，帮你轻松积攒知识点

• TensorSpace：超酷炫3D神经网络可视化框架

#投 稿 通 道#

 让你的论文被更多人看到 

如何才能让更多的优质内容以更短路径到达读者群体，缩短读者寻找优质内容的成本呢？ 答案就是：你不认识的人。

总有一些你不认识的人，知道你想知道的东西。PaperWeekly 或许可以成为一座桥梁，促使不同背景、不同方向的学者和学术灵感相互碰撞，迸发出更多的可能性。

PaperWeekly 鼓励高校实验室或个人，在我们的平台上分享各类优质内容，可以是最新论文解读，也可以是学习心得或技术干货。我们的目的只有一个，让知识真正流动起来。

? 来稿标准：

• 稿件确系个人原创作品，来稿需注明作者个人信息（姓名+学校/工作单位+学历/职位+研究方向）

• 如果文章并非首发，请在投稿时提醒并附上所有已发布链接

• PaperWeekly 默认每篇文章都是首发，均会添加“原创”标志

? 投稿邮箱：

• 投稿邮箱：hr@paperweekly.site

• 所有文章配图，请单独在附件中发送

• 请留下即时联系方式（微信或手机），以便我们在编辑发布时和作者沟通

?

现在，在「知乎」也能找到我们了

进入知乎首页搜索「PaperWeekly」

点击「关注」订阅我们的专栏吧

关于PaperWeekly

PaperWeekly 是一个推荐、解读、讨论、报道人工智能前沿论文成果的学术平台。如果你研究或从事 AI 领域，欢迎在公众号后台点击「交流群」，小助手将把你带入 PaperWeekly 的交流群里。

▽ 点击 | 阅读原文 | 下载论文