原文:遷移學習及領域自適應 Transfer Learning & Domain Adaptation

文章內容主要整理自Sinno Jialin Pan and Qiang Yang的論文 A survey on transfer Learning 。 遷移學習提出的背景及歷史 . 遷移學習提出背景 在機器學習 深度學習和數據挖掘的大多數任務中,我們都會假設training和inference時,采用的數據服從相同的分布 distribution 來源於相同的特征空間 feature space ...

2020-06-05 22:10 0 3145 推薦指數:

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領域自適應Domain Adaptation)之領域不變特征適配(二)

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 ...

Wed May 05 19:29:00 CST 2021 0 646
遷移學習(Transfer Learning)

深度學習中在計算機視覺任務和自然語言處理任務中將預訓練的模型作為新模型的起點是一種常用的方法,通常這些預訓練的模型在開發神經網絡的時候已經消耗了巨大的時間資源和計算資源,遷移學習可以將已習得的強大技能遷移到相關的的問題上。 什么是遷移學習遷移學習Transfer Learning)是一種 ...

Sat Jun 30 02:45:00 CST 2018 0 908
遷移學習數據集——Domain Adaptation

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 ...

Wed Dec 25 19:02:00 CST 2019 0 2279
適應Domain adaptation

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 ...

Wed Apr 03 05:36:00 CST 2019 0 5224
【深度學習系列】遷移學習Transfer Learning

  在前面的文章中,我們通常是拿到一個任務,譬如圖像分類、識別等,搜集好數據后就開始直接用模型進行訓練,但是現實情況中,由於設備的局限性、時間的緊迫性等導致我們無法從頭開始訓練,迭代一兩百萬次來收斂模型,所以這個時候遷移學習就派上用場了。 什么是遷移學習?   遷移學習通俗 ...

Fri Feb 02 00:54:00 CST 2018 9 7318
 
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