Domain Agnostic Learning with Disentangled Representations

Domain Agnostic Learning with Disentangled Representations

第一章 领域未知的表示学习

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前言

Domain Agnostic Learning with Disentangled Representations 为ICML2019的论文，主要用接纠缠解决domain agnostic。 没看之前，以为是一个multi-source to single-target.
论文是single-source 去预测 multi-target。而且在训练过程中，使用到了target数据，其实是一个领域自适应问题，不是zero-shot的问题。

这篇论文的主要流程。

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一、方法介绍和相关代码

本文使用了解纠的方法，首先分解了domain feature 为domain-special 和 domain-invariant，关于domain的解纠缠使用了互信息和对抗反梯度domain分类。

然后基于domain-invariant的特征进行语义分类，然后语义分类结果的对抗，获取了无关语义的特征提取器。其中使用了domain-invariant 和 class-inrariant的互信息，让两种特征尽量不相关，最后保留了domain-invariant-class-special feature进行分类。

其中还使用了reconstruction的方法，希望能还原以前的数据，这样的方法一般可以用在监督学习中，供下游任务进行分类使用。。

二、解纠缠代码

首先论文先用generate 生成了F1这样的base feature，然后利用三个神经网络进行解纠缠：

 self.C = nn.ModuleDict({
   
            'ds': Classifier(source=source, target=target),   ## domain-special
            'di': Classifier(source=source, target=target),   ## domain-inviriant
            'ci': Classifier(source=source, target=target)    ## class-inviriant
        }
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