迁移学习-domain adaption综述 Deep Domain Adaptation_Mei_Wang_Tutorial_2_哔哩哔哩_bilibili 1、定义:原域:大量有标记样本 ;目标域:少量有标记样本 ; 目标:将原域迁移到目标域,使其在目标域有好的性能 2、DA分类:1、多步迁移-->单步迁移(基础) 2、同构--数据空间相同,数据分布不同(比如都是图片但是分布不...
Domain Adaptation for Real-world Domain Changes(综述) 域自适应(Domain Adaptation):迁移学习的一种方法,指利用信息丰富的源域样本来提升目标域模型的性能。 源域(source domain):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):测试样本所在的领域,无标签或者只有少量标签。 常用的域自适应...
以下的总结主要是基于 Wang 等人的这篇综述论文:Deep Visual Domain Adaptation: A Survey(《深度视觉域适应研究综述》),以及 Wilson 等人的这篇评论文章:Unsupervised Deep Domain Adaptation(《无监督深度域适应》)。在这项工作中,作者区分不同类型的域适应,取决于任务的复杂性、可用的标记 / 未标记数据的数量以及...
1 迁移学习的直观理解 人类容易在类似的任务上利用先前的经验,比如学过自行车就很容易学会摩托车,学会打羽毛球也能帮助学习打网球,学过小提琴也会对学习二胡有帮助。也就是把一个领域上学习的知识迁移到另一个领域上,目的也是让计算机有举一反三的能力(大概是实现AGI的一个重要的坎),或者是去尝试充分利用已经训练...
1. Domain Adaptation介绍 说起Domain Adaptation，首先要从迁移学习说起。迁移学习主要解决的是将一些任务...
Few-shot domain adaptation: 与few-shot learning的结合 我们可以很轻松地将上述的setting再进行结合，做...
这些在迁移学习文献综述 Transferability in Deep Learning: A Survey 中进行了详细介绍,后续也会为这些方法推出相关的介绍文章。 对抗域自适算法的理论基础可以参考姐妹篇文章迁移学习:域自适应理论简介 Domain Adaptation Theory。 本文力求用通俗的语言介绍对抗域自适应方法最重要的几个算法的设计以及它们的改进。因此,...
Discrepancy-based method与传统的域适应方法较为接近。为方便讲解，我们对域适应的定义进行规范化。最典型的论文是《Deep Transfer Network: Unsupervised Domain Adaptation》，该论文对marginal distribution和conditional distribution都进行了对齐。对齐方法采用MMD，即样本求期望，并用均值进行估计。基于重构的...
在这一部分,我们主要讨论了域适应和语义分割方面的相关工作。第5部分提供了用于语义分割的域适应方法的更具针对性的综述,以及其他方法和我们方法中不同类别之间的互补效应的实验研究。 2.1 域适应(Domain adaptation) 卷积机器学习算法依赖于训练数据和测试数据被刻画为来自同一基础分布的独立同分布这一假设。然而,通常...
2023年学习总结报告 关于Deep Unsupervised Domain Adaptation的领域学习笔记 1732 -- 1:34 App 时序表示学习系列:南洋理工利用对比学习进行无监督时序预训练#人工智能 #深度学习 #南洋理工大学 #时间序列 5750 86 0:49 App 【时间序列入门】躲不开的14篇综述+9个压箱底高质量时间序列数据集-人工智能/机器学习/深...