定義 在遷移學習中, 當源域和目標的數據分布不同 ,但兩個任務相同時,這種 特殊 的遷移學習 叫做域適應 (Domain Adaptation)。 Domain adaptation有哪些實現手段呢? 幾乎所有的手段都嘗試去學習一個特征轉換,使得在轉換過后的特征空間上,source ...
今晚聽了李文博士的報告 Domain Generalization and Adaptation using Low Rank Examplar Classifiers ,講的很精彩。自己第一次聽說domain generalization和domain adaptation,故此簡單記錄一下。很多機器學習的任務都假設樣本是獨立同分布的 i.i.d ,但是真實世界的數據往往不一樣都滿足。訓練樣本和 ...
2017-09-21 08:34 1 1380 推薦指數:
定義 在遷移學習中, 當源域和目標的數據分布不同 ,但兩個任務相同時,這種 特殊 的遷移學習 叫做域適應 (Domain Adaptation)。 Domain adaptation有哪些實現手段呢? 幾乎所有的手段都嘗試去學習一個特征轉換,使得在轉換過后的特征空間上,source ...
Parameter Transfer for Deep Domain Adaptation CV ...
Awsome Domain-Adaptation 2018-08-06 19:27:54 This blog is copied from: https://github.com/zhaoxin94/awsome-domain-adaptation This repo ...
14年9月份掛出來的文章,基本思想就是用對抗訓練的方法來學習domain invariant的特征表示。方法也很只管,在網絡的某一層特征之后接一個判別網絡,負責預測特征所屬的domain,而后特征提取器和判別器在域分類loss上對抗,同時特征提取器和lable分類器(也就是原任務中的分類器)共同 ...
領域適應學習(domain adaptation) 問題來源:在經典的機器學習中,我們往往假設訓練集和測試集分布一致,但是在實際的問題中,測試環境往往與訓練的數據有較大的差異,出現過擬合問題:在訓練集上訓練結構較好,但是在測試集上的效果不好,因此出現了遷移學習技術。 分布不一致的理解 ...
Duplex Generative Adversarial Network for Unsupervised Domain Adaptation 域自適應嘗試將從源域獲得的知識傳送到目標域,即測試數據所在的域。主要的挑戰在於源域和目標域之間的分布差異。大多數現有工作通常通過最小化 ...
Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation(2015)學習筆記 目錄 Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation(2015)學習筆記 tip ...
Domain Adaptable 在經典的機器學習模型中,我們習慣性假設訓練數據集和目標訓練集有着相同的概率分布。而在現實生活中,這種約束性假設很難實現。當訓練數據集和測試集有着巨大差異時,很容易出現過擬合的現象,使得訓練的模型在測試集上表現不理想。 舉個簡單 ...