【论文笔记 CVPR-2019】《Domain-Symmetric Networks for Adversarial Domain Adaptation》,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
目前来看，Cihang Xie的工作，比较有意思。Adversarial Examples Improve Image Recognition 提出了一种分离...
Adversarial Reinforcement Learning for Unsupervised Domain Adaptation,创建一个常数张量,传入list或者数值来填充#Constant1-DTensorpopulatedwithvaluelist.tensor=tf.constant([1,2,3,4,5,6,7])=>[1234567]#Constant2-Dtensorpopulatedwithscalarvalue...
Domain Adversarial Network(DAN)已成功地应用于迁移学习,是标准迁移和域适应环境中性能最好的体系结构之一,其核心思想是通过一个对抗性学习过程来提取域不变特征,该过程能够减少源域和目标域之间的分布差异。通常,Domain Adversarial Network由两个对抗模块组成,其中第一个是一个域鉴别器D,它训练用来区分源域和目标域...
GANs是一类生成模型,从字面意思不难猜到它会涉及两个“对手”,一个称为Generator(生成者),一个称为Discriminator(判别者)。Goodfellow最近arxiv上挂出的GAN tutorial文章中将它们分别比喻为伪造者(Generator)和警察(Discriminator)。伪造者总想着制造出能够以假乱真的钞票,而警察则试图用更先进的技术甄别真假钞票。两者...
Structure-Preserved Multi-Source Domain Adaptation_notebook adaptation intoasemi-supervisedclustering framework [15] Experience show:RelatedworkHere we give... Based onpreviouswork[32], we haveanew insight ofourobjective function in Eq.1. By this means ...
公式1是原始GAN的,公式2是条件GAN的。从公式里面其实可以很容看出来,二者的区别,条件GAN是再生成模型和判别模型中加入了一个先验的信息。条件GAN如此简单,以至于我都不知道接下来在说什么了,好吧,最后附上论文里的一张图,看的更清楚一些。 条件GAN思想确实比较简单,作者在paper里面也说了,这只是extremely prelimina...
最近的工作是DARL (Domain Adversarial Reinforcement Learning),专注于从标签丰富的源域选择数据实例到标签稀缺的目标域,称为部分域自适应,但它不推广到无监督域自适应,如果在源域中没有足够的标签。 DARL只使用RL选择相关源数据,然后使用对抗学习最小化源和目标域之间的距离。 但是,这个RL范例依赖于源域中的丰富标...
domain adaptation 之 cycleGAN adversarial learning (二)》使用对抗生成网络(GAN)寻找域不变性特征或拉近特征域距离都是在CNN 深度特征映射空间中进行的,本文介绍的方法是如何从源域生成一批目标域的数据集。论文为:Unpaired Image-to-Image Translationusing Cycle-Consistent Adversarial Networks 一、cycleGAN介绍cycleGA...