接下来在用浅显的语言,补充介绍下Domain Adaptation域适应和Domain Generalization域泛化两个概念,并分别列举出小样本学习领域论文中多篇关于Domain Adaptation以及Domain Generalization的介绍,并附上原文链接。 二:Domain Adaptation Domain Adaptation,缩写DA:中文表示--域适应,主要是针对Cross Domain跨域问题中源域和目标域...
Domain Generalization是Domain Adaptation的一种特殊问题,在DA的基础上,DG的目的为对于任意不可见的目标域都有很强的鲁棒性。 Domain Adaptation Moment Matching for Multi-Source Domain Adaptation 多个源域,一个目标域。 code and data 方法分为三部分: Feature Extractor共享权重,将不同源域的数据映射到同一个特...
本文主要概述了小样本学习领域中三个核心概念：Cross Domain、Domain Adaptation和Domain Generalization，下面将分别对这三个概念进行简要阐述。首先，Cross Domain（跨域）指的是在源域（source domain）和目标域（target domain）之间的学习问题，当源域与目标域在特征空间、类别空间或边缘分布上存在差异时，...
下面我们先就来梳理一下领域自适应(Domain Adaptation, DA),领域泛化(Domain Generalization, DG),分布外泛化(Out-of-Distribution Generalization, OODG),分布外检测(Out-of-Distribution Detection, OODD),开放集(Open Set, OS)这几个概念的定义。 在迁移学习中,我们通常称训练模型的数据集,即训练集,为源域,称...
自己第一次听说domain generalization和domain adaptation,故此简单记录一下。很多机器学习的任务都假设样本是独立同分布的(i.i.d),但是真实世界的数据往往不一样都满足。训练样本和测试样本之间分布可能存在偏差。这是因为数据集本身可能是存在biased,比如:比较经典的几个数据集imagenet,caltech等,都有各自的特点;还有...
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),这时候我们想让模型在另一个数据集上同样表现很好(目标域),利用目标域的无标签数据,提升模型在域间的适应能力是 DA 所强调的。以此为基础,DG 进一步弱化了假设,...
Domain Generalization是Domain Adaptation的一种特殊问题，在DA的基础上，DG的目的为对于 任意不可见 的目标域都有很强的鲁棒性。各源域 及目标域 之间的Momment距离定义为源域与目标域的距离及各源域之间的距离。公式如下：目标函数表示为 个源域的分类损失加上前述 S-T的对齐比较有效。这...
接下来，我们将梳理以下概念的定义：领域自适应（Domain Adaptation, DA）、领域泛化（Domain Generalization, DG）、分布外泛化（Out-of-Distribution Generalization, OODG）、分布外检测（Out-of-Distribution Detection, OODD）以及开放集（Open Set, OS）。在迁移学习中，我们通常将训练模型的数据集称为...
域适应(Domain Adaptation, DA)和域泛化(Domain Generalization, DG)是机器学习模型开发中的关键技术,旨在应对模型从一个特定域应用到另一个域时可能出现的变异性。 在医学影像领域,DA 和 DG 技术对于创建能够稳健处理不同医疗机构、成像...
域适应(Domain Adaptation, DA)和域泛化(Domain Generalization, DG)是机器学习模型开发中的关键技术,旨在应对模型从一个特定域应用到另一个域时可能出现的变异性。 在医学影像领域,DA 和 DG 技术对于创建能够稳健处理不同医疗机构、成像设备和患者群体之间的变异性的模型至关重要。本文旨在探讨域转移背景下的公平性...