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 ...
Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation 學習筆記 目錄 Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation 學習筆記 tip abstract .introduction .related work .Deep Domain Adaptation . The model . Optimiza ...
2020-10-25 11:02 0 406 推薦指數:
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 ...
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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 ...
Learning to Transfer Examples for Partial Domain Adaptation學習筆記 目錄 Learning to Transfer Examples for Partial Domain Adaptation學習筆記 ...
Parameter Transfer for Deep Domain Adaptation CV ...
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 ...