原文:Domain-adversarial training of neural networks - 1 - 論文學習

Domain adversarial training of neural networks Abstract 我們介紹了一種新的用於域自適應的表征學習方法,其中訓練和測試時的數據來自相似但不同的分布。我們的方法直接受到域自適應理論的啟發,該理論認為,要實現有效的域轉移,必須基於不能區分訓練 源 域和測試 目標 域的特征進行預測。 該方法在神經網絡體系結構的上下文中實現了這一思想,這些神經網絡體 ...

2021-04-23 11:28 0 606 推薦指數:

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SAGAN:Self-Attention Generative Adversarial Networks - 1 - 論文學習

Abstract 在這篇論文中,我們提出了自注意生成對抗網絡(SAGAN),它是用於圖像生成任務的允許注意力驅動的、長距離依賴的建模。傳統的卷積GANs只根據低分辨率圖上的空間局部點生成高分辨率細節。在SAGAN中,可以使 ...

Fri Nov 29 02:38:00 CST 2019 0 353
《Population Based Training of Neural Networks論文解讀

  很早之前看到這篇文章的時候,覺得這篇文章的思想很朴素,沒有讓人眼前一亮的東西就沒有太在意。之后讀到很多Multi-Agent或者並行訓練的文章,都會提到這個算法,比如第一視角多人游戲(Quake ...

Wed Mar 13 04:06:00 CST 2019 0 1800
GANomaly: Semi-Supervised Anomaly Detection via Adversarial Training-1-論文學習

通過對抗訓練實現半監督的異常檢測 Abstract 異常檢測在計算機視覺中是一個經典的問題,即從異常中確定正常,但是由於其他類(即異常類)的樣本數量不足,所以數據集主要基於一個類(即正常類)。雖然該問題能夠當成一個監督學習 ...

Fri Aug 16 23:05:00 CST 2019 3 2119
 
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