“Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation” 论文提出了一种简单有效的方法,通过随机梯度下降(SGD)和梯度反转层来实现域适应。后续的 “Domain - Adversarial Training of Neural Networks” 对该工作进行了详细阐述和扩展。 梯度反转层 梯度反转层是实现域对抗训练的关键。 # 反转 x 关于 y 的梯度,并按 ...
DANN的架构借鉴了GAN中的判别器概念，它包含一个图像分类器和一个域分类器，两者在对抗学习中相互作用。通过使用SGD优化，梯度更新遵循相反的方向，这时，GRL（梯度反转层）就起到了关键作用，它在端到端的训练过程中，动态调整参数$\lambda$，确保学习率随着迭代的进行而适时变化。在实证验证中，DANN已经...
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