原文:域适应(Domain adaptation)

定义 在迁移学习中, 当源域和目标的数据分布不同 ,但两个任务相同时,这种 特殊 的迁移学习 叫做域适应 Domain Adaptation 。 Domain adaptation有哪些实现手段呢 几乎所有的手段都尝试去学习一个特征转换,使得在转换过后的特征空间上,source dataset和target dataset分布的区分度达到最小。现实世界当中这个问题又分为不同的类型: 边缘分布相同, ...

2019-04-02 21:36 0 5224 推荐指数:

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领域适应学习(domain adaptation

领域适应学习(domain adaptation) 问题来源:在经典的机器学习中,我们往往假设训练集和测试集分布一致,但是在实际的问题中,测试环境往往与训练的数据有较大的差异,出现过拟合问题:在训练集上训练结构较好,但是在测试集上的效果不好,因此出现了迁移学习技术。 分布不一致的理解 ...

Wed Aug 26 23:08:00 CST 2020 0 1494
领域自适应Domain Adaptation)之领域不变特征适配(二)

在前面一节领域自适应Domain Adaptation)之领域不变特征适配(一)中,我们利用MMD公式来对齐两个边缘分布\(P(Z)\)和\(Q(Z)\),学习领域不变特征。本章节通过另一种方法来学习领域不变特征————对抗训练。 一个例子 假设现在有两堆数据,一堆是真实的样本 ...

Wed May 05 19:29:00 CST 2021 0 646
Domain Adaptation论文笔记

领域自适应问题一般有两个,一个是源,一个是目标,领域自适应可利用来自源的带标签的数据(源域中有大量带标签的数据)来帮助学习目标域中的网络参数(目标域中很少甚至没有带标签的数据)。领域自适应如今是迁移学习的一个火热分支。 CVPR2018 Residual ...

Wed Jun 26 00:45:00 CST 2019 0 436
(转)Awsome Domain-Adaptation

Awsome Domain-Adaptation 2018-08-06 19:27:54 This blog is copied from: https://github.com/zhaoxin94/awsome-domain-adaptation This repo ...

Tue Aug 07 03:29:00 CST 2018 0 2294
论文笔记:Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation

14年9月份挂出来的文章,基本思想就是用对抗训练的方法来学习domain invariant的特征表示。方法也很只管,在网络的某一层特征之后接一个判别网络,负责预测特征所属的domain,而后特征提取器和判别器在分类loss上对抗,同时特征提取器和lable分类器(也就是原任务中的分类器)共同 ...

Thu Nov 29 07:52:00 CST 2018 0 1535
 
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