原文:Domain-adversarial training of neural networks - 1 - 论文学习

Domain adversarial training of neural networks Abstract 我们介绍了一种新的用于域自适应的表征学习方法,其中训练和测试时的数据来自相似但不同的分布。我们的方法直接受到域自适应理论的启发,该理论认为,要实现有效的域转移,必须基于不能区分训练 源 域和测试 目标 域的特征进行预测。 该方法在神经网络体系结构的上下文中实现了这一思想,这些神经网络体 ...

2021-04-23 11:28 0 606 推荐指数:

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SAGAN:Self-Attention Generative Adversarial Networks - 1 - 论文学习

Abstract 在这篇论文中,我们提出了自注意生成对抗网络(SAGAN),它是用于图像生成任务的允许注意力驱动的、长距离依赖的建模。传统的卷积GANs只根据低分辨率图上的空间局部点生成高分辨率细节。在SAGAN中,可以使 ...

Fri Nov 29 02:38:00 CST 2019 0 353
《Population Based Training of Neural Networks论文解读

  很早之前看到这篇文章的时候,觉得这篇文章的思想很朴素,没有让人眼前一亮的东西就没有太在意。之后读到很多Multi-Agent或者并行训练的文章,都会提到这个算法,比如第一视角多人游戏(Quake ...

Wed Mar 13 04:06:00 CST 2019 0 1800
GANomaly: Semi-Supervised Anomaly Detection via Adversarial Training-1-论文学习

通过对抗训练实现半监督的异常检测 Abstract 异常检测在计算机视觉中是一个经典的问题,即从异常中确定正常,但是由于其他类(即异常类)的样本数量不足,所以数据集主要基于一个类(即正常类)。虽然该问题能够当成一个监督学习 ...

Fri Aug 16 23:05:00 CST 2019 3 2119
 
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