【文章推荐】Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation(2015)学习笔记

原文：Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation(2015)学习笔记

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2020-10-25 11:02 0 406 推荐指数：

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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 ...

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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 ...

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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 ...

迁移学习数据集——Domain Adaptation

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 ...

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