: 领域自适应(Domain Adaptation) 是迁移学习(Transfer Learning) ...
文章内容主要整理自Sinno Jialin Pan and Qiang Yang的论文 A survey on transfer Learning 。 迁移学习提出的背景及历史 . 迁移学习提出背景 在机器学习 深度学习和数据挖掘的大多数任务中,我们都会假设training和inference时,采用的数据服从相同的分布 distribution 来源于相同的特征空间 feature space ...
2020-06-05 22:10 0 3145 推荐指数:
: 领域自适应(Domain Adaptation) 是迁移学习(Transfer Learning) ...
无监督领域自适应(Unsupervised domain adaptation, UDA) 任务描述 现有两个数据集, \[\mathcal{D}_s=\{(x^s_i,y^s_i)\}_{i=1}^{m} \] \[\mathcal{D}_t=\{x^t_j\}_{j ...
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 ...
Learning to Transfer Examples for Partial Domain Adaptation学习笔记 目录 Learning to Transfer Examples for Partial Domain Adaptation学习笔记 ...
深度学习中在计算机视觉任务和自然语言处理任务中将预训练的模型作为新模型的起点是一种常用的方法,通常这些预训练的模型在开发神经网络的时候已经消耗了巨大的时间资源和计算资源,迁移学习可以将已习得的强大技能迁移到相关的的问题上。 什么是迁移学习? 迁移学习(Transfer Learning)是一种 ...
Domain Adaptable 在经典的机器学习模型中,我们习惯性假设训练数据集和目标训练集有着相同的概率分布。而在现实生活中,这种约束性假设很难实现。当训练数据集和测试集有着巨大差异时,很容易出现过拟合的现象,使得训练的模型在测试集上表现不理想。 举个简单 ...
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 ...
在前面的文章中,我们通常是拿到一个任务,譬如图像分类、识别等,搜集好数据后就开始直接用模型进行训练,但是现实情况中,由于设备的局限性、时间的紧迫性等导致我们无法从头开始训练,迭代一两百万次来收敛模型,所以这个时候迁移学习就派上用场了。 什么是迁移学习? 迁移学习通俗 ...