原文:Duplex Generative Adversarial Network for Unsupervised Domain Adaptation

Duplex Generative Adversarial Network for Unsupervised Domain Adaptation 域自适应尝试将从源域获得的知识传送到目标域,即测试数据所在的域。主要的挑战在于源域和目标域之间的分布差异。大多数现有工作通常通过最小化分布距离来努力学习域不变表示,例如MMD和最近提出的生成对抗网络 GAN 中的鉴别器。 遵循GAN的类似想法,本文提出了 ...

2019-06-02 20:15 0 865 推荐指数:

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GAN (Generative Adversarial Network)

https://www.bilibili.com/video/av9770302/?p=15 前面说了auto-encoder,VAE可以用于生成 VAE的问题, AE的训练是让输入输出尽 ...

Sat Jul 07 06:10:00 CST 2018 0 11513
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域分类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
生成对抗网络GAN(Generative Adversarial Network

生成对抗网络GAN(Generative Adversarial Network) 2014年Szegedy在研究神经网络的性质时,发现针对一个已经训练好的分类模型,将训练集中样本做一些细微的改变会导致模型给出一个错误的分类结果,这种虽然发生扰动但是人眼可能识别不出来 ...

Fri Oct 15 06:12:00 CST 2021 0 5733
 
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