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 ...
開放集域適應 Open Set Domain Adaptation 閱讀論文:Open Set Domain Adaptation http: openaccess.thecvf.com content ICCV papers Busto Open Set Domain ICCV paper.pdf Closed Set:目標域和源域包含了同一組對象類的圖像 例如:source有 類,target ...
2020-08-26 15:12 0 786 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 ...
Separate to Adapt: Open Set Domain Adaptation via Progressive Separation論文筆記 Abstract Domain adaptation問題在利用源域的標注數據為未標記的目標域學習准確的分類器方面已經有較大成功,但是Open ...
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 ...
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 ...
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 ...