领域对抗神经网络 (Domain Adversarial Neural Network,DANN)[2]是域自适应使用最为广泛的方法之一。 它的核心想法就是在表示层面减少边缘分布P(X)和Q(X)的差异。 生成对抗网络Generative Adversarial Net (GAN)[3]引入了一个判别器来刻画真实的数据分布和生成的数据分布之间的差异。受到GAN的启发,DANN使用域判别器...
领域对抗神经网络 (Domain Adversarial Neural Network,DANN)[2]是域自适应使用最为广泛的方法之一。它的核心想法就是在表示层面减少边缘分布和的差异。 生成对抗网络 Generative Adversarial Net(GAN)[3]引入了一个判别器来刻画真实的数据分布和生成的数据分布之间的差异。受到 GAN 的启发,DANN 使用域判别器(Domain ...
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Domain adversarial training 应用在domain adapation 比较多,因为该方法可以发现源域和目标域的不变的特征,平滑度增强公式对于模型的泛化有很好作用,平滑度增强,我的理解是在loss函数上找到周围斜率更加平滑的极值点,而非陡峭的极值点。sharpness-aware minimization(SAM)理论证明了平滑极值点在测试数据上的泛化误差低于尖...
source,target==source魔改后（例如加个背景啥的）
这张图展示了Domain Adversarial Neural Network(DANN)在图像识别任务中的工作原理。您可以看到,图中描绘了两种不同的域:室内和室外场景。特征提取器位于中心,从室内和室外图像中提取特征。这些特征随后被分为两个不同的分类器:任务分类器和域分类器。任务分类器专注于识别图像中的对象,而域分类器则试图区分图像是属...
5.4M 文档页数: 35页 顶/踩数: 0/0 收藏人数: 0 评论次数: 0 文档热度: 文档分类: IT计算机--存储 系统标签: domainadversarialtrainingneuralnetworksskolkovo JournalofMachineLearningResearch17(2016)1-35Submitted5/15;Published4/16Domain-AdversarialTrainingofNeuralNetworksYaroslavGaninganin@skoltech.ruEvgeniya...
对抗训练（Adversarial Learning）：主要目的是利用领域分类器和特征提取器之间的博弈来学习领域不变的特征...
CVPR2018的一篇domain泛化的文章。对多个源域数据,学习通用的特征表示,希望能应用于未见过的目标域样本。 示例图 方法 方法示意图 Adversarial Autoencoder 如上图,首先将训练集划分为K个域。输入 的隐空间输出为 ,编码解码是 和 。本文希望 的分布 去学习某个先验分布 ...
Adversarial-based;这类方法引入了判别器,并引入对抗损失来使得源域和目标域使得域判别器难以分辨(也就是混淆域判别器),那么源域和目标域就靠的足够近了。 Reconstruction-based;这类方法为了保证域适应过程中图片信息的完整性,通常将数据重建(保证重建误差最小)作为域适应过程中另一辅助任务。