原文:《Domain Agnostic Learning with Disentangled Representations》ICML 2019

這篇文章是ICML 上一篇做域適應的文章,無監督域適應研究的問題是如何把源域上訓練的模型結合無lable的目標域數據使得該模型在目標域上有良好的表現。之前的研究都有個假設,就是數據來自哪個域是有着域標簽的,其實這不太現實,就拿手寫字識別打比方,不同的人使用不同的筆如紙張,那寫出來的字會是不同的域的,識別的時候不可能模型還得需要知道待識別的字來自哪個域。這篇文章研究的內容是如何把有標注的源域信息遷 ...

2019-07-25 16:27 0 546 推薦指數:

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Learning in the Frequency Domain 解讀

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Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks

鄭重聲明:原文參見標題,如有侵權,請聯系作者,將會撤銷發布! ICML 2017 Abstract   我們提出了一種與模型無關的元學習算法,從某種意義上說,該算法可與通過梯度下降訓練的任何模型兼容,並適用於各種不同的學習問題,包括分類,回歸和RL。元學習的目標是針對各種學習任務 ...

Wed Sep 09 01:27:00 CST 2020 0 432
 
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