التقطير الجماعي عبر المجالات للعمومية المجالية

التصنيع العام للمنطقة هو مهمة تعلم النماذج التي تعمم إلى مجالات الهدف غير المرئية. نقترح طريقة بسيطة ولكن فعالة للتصنيع العام للمنطقة، والتي تُسمى التقطير الجماعي عبر المجالات (XDED)، حيث تقوم هذه الطريقة بتعلم الخصائص الثابتة عبر المجالات مع تشجيع النموذج على التقارب نحو الحدود المنخفضة، والتي أثبتت حديثًا أنها شرط كافٍ لعمومية المجال. لتحقيق هذا الغرض، تقوم طريقة التقطير الجماعي عبر المجالات بتوليد مجموعة من القيم المحسوبة من بيانات التدريب ذات العلامة نفسها ولكن من مجالات مختلفة، ثم معاقبة كل قيمة محسوبة على عدم التطابق مع المجموعة. بالإضافة إلى ذلك، نقدم تقنية إزالة الأسلوب التي تقوم بتوحيد الخصائص لتشجيع النموذج على إنتاج توقعات متسقة بالأسلوب حتى في مجال الهدف العشوائي. تحسن طريقتنا بشكل كبير قدرة العمومية في المقاييس العامة لتصنيف الصور عبر المجالات، وإعادة تحديد الشخص عبر المجموعات البيانات، والتقسيم الدلالي عبر المجموعات البيانات. علاوة على ذلك، نظهر أن النماذج التي تم تعلمها بواسطة طريقتنا مقاومة ضد الهجمات المعادية وتشويه الصور.