利用联邦学习,一个典型的分布式域适应训练范式如下图所示:首先,在各个源域本地训练模型。然后将模型参数(模型更新)发送到中央服务器,中央服务器采用联邦平均算法汇总本地模型,得到全局模型。最后,将全局模型迁移到目标域上。 DUMDA 但是,将现有的域适应算法用于隐私保护的去中心化场景存在三个挑战:首先,最小化域间...
深度学习 域迁移 深度迁移网络 0511 池化层完后,要去reshape 迁移学习:在ImageNet上得到一个预训练好的ConvNet网络,删除网络顶部的全连接层,然后将ConvNet网络的剩余部分作为新数据集的特征提取层。这也就是说,我们使用了ImageNet提取到的图像特征,为新数据集训练分类器。 微调:更换或者重新训练ConvNet网络顶部的分...
现在,使用域管理员进行登录。 3.2、打开服务器管理器,选择"本地服务器",点击计算机名"sales01"。 3.3、点击"更改"。 3.4、计算机名处输入原主域服务器名"DC1",点击"确定"并重启。 3.5、IP地址设置页面,IP地址设为原主域服务器IP地址"192.168.6.251",首选 DNS 服务器设置为副域的IP地址,备用 DNS 服务器设置...
为此,本研究提出了一种多源域自适应卷积神经网络(MDACNN),通过融合来自两个源域的滑坡预测知识,实现复杂大尺度区域的跨区域LSM。该方法在中国东南沿海三个区域进行案例验证,并与基于单一源域迁移学习的TCA模型进行对比。结果表明,MDACNN...
DANN虽然时间过去了的比较久(2016年发表),但是这种利用对抗来进行域适配的思想却被大家广泛使用。它更像是迁移学习领域的一个框架,后面不断有人向里面添加各种具有定向功能的网络来完成专门的任务。不过对于DANN这种网络而言,训练难度会比较大,而且很难从单源域拓展到多源域,这也是我们后面需要解决的问题。
为了解决领域转移问题,提高机器学习模型的可移植性,人们提出了将知识从数据丰富的源领域转移到数据稀缺的目标领域。其思想是将模型在源域中学习到的知识和特征表示转移到目标域中完成任务,减少所需的数据量,提高模型在目标域中的精度和效率。基于不同类型域转移的特点和标记数据的可及性,开发了不同的迁移技术。
深度学习 域转移 深度迁移网络 修改说明:为了能使迁移学习所训练出的模型能适应后续的知识蒸馏,因此对迁移的代码做了细节上的修订。后续红色标明字样,皆为修改后的内容 采用模型分离的方式构造迁移学习,可以降低反向传播时卷积运算的工作量。 1、卷积基的提取...
为了实现基于对抗性的域适应,我们使用GANs。这里我们的生成器是简单的特征提取器,我们添加了新的判别器网络,学习区分源和目标域的特征。由于这是一个双人游戏,判别器帮助生成器产生的特征对于源和目标领域是不可区分的。由于我们有一个可学习的判别器网络,我们学习特定于我们的问题和数据集的特征提取,这可以帮助区分...
② 域自适应是迁移学习的一个重要分支方向。从概念范畴来讲,迁移学习涵盖面更广,包含了多种利用已有的知识来帮助新任务学习的方法和策略。而域自适应专注于当源域和目标域数据分布有偏移时,通过一些技术手段来调整模型,使其适应目标域的分布。例如在自动驾驶领域,不同季节、天气条件下采集的道路图像数据分布不同,域...
技术标签:迁移学习深度学习 《A Survey on Tranfer Learning》 Pan S J, Yang Q. A survey on transfer learning. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2010, 22(10): 1345–1359. 可以得出初步的结论:域适应是迁移学习的一个子方向。文章根据源域(Sourc... ...