開放集域適應(Open Set Domain Adaptation) 閱讀論文:Open Set Domain Adaptation (http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers ...
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 dataset和target dataset分布的區分度達到最小。現實世界當中這個問題又分為不同的類型: 邊緣分布相同, ...
2019-04-02 21:36 0 5224 推薦指數:
開放集域適應(Open Set Domain Adaptation) 閱讀論文:Open Set Domain Adaptation (http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers ...
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 ...
無監督領域自適應(Unsupervised domain adaptation, UDA) 任務描述 現有兩個數據集, \[\mathcal{D}_s=\{(x^s_i,y^s_i)\}_{i=1}^{m} \] \[\mathcal{D}_t=\{x^t_j\}_{j ...
文章內容主要整理自Sinno Jialin Pan and Qiang Yang的論文《A survey on transfer Learning》。 1 遷移學習提出的背景及歷史 1.1、 ...
在前面一節領域自適應(Domain Adaptation)之領域不變特征適配(一)中,我們利用MMD公式來對齊兩個邊緣分布\(P(Z)\)和\(Q(Z)\),學習領域不變特征。本章節通過另一種方法來學習領域不變特征————對抗訓練。 一個例子 假設現在有兩堆數據,一堆是真實的樣本 ...
領域自適應問題一般有兩個域,一個是源域,一個是目標域,領域自適應可利用來自源域的帶標簽的數據(源域中有大量帶標簽的數據)來幫助學習目標域中的網絡參數(目標域中很少甚至沒有帶標簽的數據)。領域自適應如今是遷移學習的一個火熱分支。 CVPR2018 Residual ...
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 ...