当我们面临目标域样本缺少有标签数据时,Domain Adaptation是一个有力方法。
Domain adaptation(DA: 域自适应),Domain generalization(DG: 域泛化)一直以来都是各大顶会的热门研究方向。DA假设我们有有一个带标签的训练集(源域),这时… 阅读全文 赞同 230 18 条评论 分享 收藏 Invariant Risk Minimization系列阅读笔记 ...
Title: Source-Free Domain Adaptation with Frozen Multimodal Foundation Model paper:arxiv.org/pdf/2311.1651 code:github.com/tntek/source Abstract:无源领域适应(Source-Free Domain Adaptation, SFDA)旨在仅使用未标注的目标训练数据和在有监督的源域上预训练的源模型来为目标域调整源模型。依赖伪标签和/或辅助...
领域自适应(Domain Adaptation)是迁移学习中的一种代表性方法,指的是利用信息丰富的源域样本来提升目标域模型的性能。 领域自适应问题中两个至关重要的概念:源域(source domain)表示与测试样本不同的领域,但是有丰富的监督信息;目标域(target domain)表示测试样本所在的领域,无标签或者只有少量标签。源域和目标域往往...
3. 【机器学习】李宏毅——Domain Adaptation(领域自适应)(1390) 4. 【机器学习】李宏毅——AE自编码器(Auto-encoder)(1301) 5. 【动手学深度学习】学习笔记(1155) 评论排行榜 1. 【机器学习】之第五章——神经网络(3) 2. 【机器学习】李宏毅——自监督式学习(1) 3. 零基础入门数据挖掘——二...
DomainAdaptation指的是将一个领域中学习到的知识或模型，有效地应用到另一个相关领域的过程。特别是在数据标注不足或资源有限的情况下，DomainAdaptation能够利用源领域中的丰富信息来增强目标领域中的模型性能。与迁移学习的关系：DomainAdaptation是迁移学习的一个重要应用场景。迁移学习致力于解决不同领域或...
域适应(domain adaptation) 导读 在迁移学习中, 当源域和目标的数据分布不同 ,但两个任务相同时,这种特殊的迁移学习叫做域适应 (Domain Adaptation,DA )。因为其任务相同,域适应属于一种直推式迁移学习。在计算机视觉中,域适应是一个常见要求,因为带有标注的数据集很容易取得,但是获得的数据集和我们最终应用的数据...
领域自适应的理论分析主要包括以下几个方面：核心目标：数据映射：将源域与目标域数据映射到一个共同的特征空间，以缩小两者在该空间中的距离。分类器推广：利用源域数据训练的目标函数能够推广至目标域，提高目标域数据的准确性。理论基础：映射函数：通过映射函数将数据转换至共同特征空间。分类器与领域判别...
Domain Adaptation(领域自适应) Domain Adaptation(领域自适应) 当测试材料和训练材料差异较大时,即使训练时正确率高,在测试中不一定高 例如:数字标识中,训练资料为黑白图片,测试资料为有色照片 在已经用灰白图片做好的模型,测试有色图片正确率低,可以收集有色图片(没有标注)...
【摘要】 迁移学习是一种机器学习技术,用于在训练数据和测试数据之间存在分布差异的情况下进行模型训练和预测。算法中的领域自适应(Domain Adaptation)是迁移学习中的一种方法,用于解决源领域和目标领域之间存在分布差异的问题。 在传统的机器学习中,通常假设训练数据和测试数据是从同一分布中独立同分布采样而来的。然而,...