另外比较重要的的一点是,实际训练当中,“最小化分布差异”这个约束条件是放在目标函数中和最小化误差一起优化的,而不是单独优化。 二、DTN之共享特征抽取层 Deep Transfer Network(这里简称DTN)就是一个用深度网络去做Domain adaptation的理念,这个网络被分为了两种类型的层,共享特征抽取层和判别层。第一层共享特征...
Therefore, in this article, we propose a deep adversarial domain adaptation network, which optimises the feature distribution of the two confused domains by adding multi-kernel maximum mean discrepancy to the feature layer and designing a new loss function to ensure good recognition accuracy. In the...
JAN是Joint Adaptation Network,这里的Joint指的并不是数据和标签的联合分布,而是指的多层隐含层的特征的联合分布。DAN使用单独的MK-MMD对多层特征进行分别对齐,这里JAN将层与层之间的关系建模,并以MMD的方式进行对齐。 这里需要一些Kernel Embedding方面的知识,可以参考下面的传送门: 再稍微回忆一下Kernel Embedding的东...
和Deep Domain Confusion(DDC)与 Deep Adaptation Network(DAN)类似,Deep CORAL也是为解决领域自适应的问题,但是和DDC与DAN不同的是,Deep CORAL通过 CORAL loss 来衡量源领域与目标领域特征的差异性。 图片来源:《Deep CORAL: Correlation Alignment for DeepDomain Adaptation》 ...
Wang, Deep transfer network: unsupervised domain adaptation, arXiv. http://arxiv.org/abs/1503.00591.X. Zhang, F. X. Yu, S. Chang, and S. Wang. Deep trans- fer network: Unsupervised domain adaptation. CoRR, abs/1503.00591, 2015. 2, 3...
Deep Subdomain Adaptation Network for Image Classification(用于图像分类的深度子域自适应网络)王晋东2020年最新文章全文翻译。 对于没有标记数据的目标任务,域适应可以将知识从不同的源域迁移过来。以往的深度域适应方法主要是学习全局的域迁移,即对齐源域和目标域的全局分布,而不考虑同一类别不同域中的两个子域之间...
We study the problem of learning domain invariant representations for time series data while transferring the complex temporal latent dependencies between the domains. Our model termed as Variational Recurrent Adversarial Deep Domain Adaptation (VRADA) is built atop a variational recurrent neural network ...
随后,Tzeng et al.和Long et al.将MMD扩展到一个深度CNN模型,并取得了巨大的成功。Tzeng等人提出的深度域混淆网络(deep domain confusion network, DDC)使用两个CNNs作为源域和目标域,权值共享。该网络在源域的分类损失得到优化,而域的差异是由一个适应层与MMD度量。
Wang, F., Yang, F., Huang, L.et al.Deep domain adversarial neural network for the deconvolution of cell type mixtures in tissue proteome profiling.Nat Mach Intell5, 1236–1249 (2023). https://doi.org/10.1038/s42256-023-00737-y
thoughstate-of-the-artDeepConvolutionalNeuralNetworkfeaturesareinvari- anttolowlevelcuestosomedegree[2,3,4],Donahueetal.[5]showedthatthey stillaresusceptibletodomainshift.Insteadofcollectinglabelleddataandtrain- inganewclassifierforeverypossiblescenario,unsuperviseddomainadaptation ...