1)第一种是源分类器(source classifier),目的是最小化源域数据的分类损失;2)第二种是域分类器(domain classifier),利用域对抗损失(domain adversarial loss)来强化源域和目标域之间的差异。3)第三种是目标分类器(target classifier),由于目标域中没有标签,为了获得更好的目标域语义信息,在目标分类器上增加了熵...
传统的 DAT 如下所示,它使用一个额外的域分类器来分类源域和目标域,然后反传梯度的时候取反,依此达到 feature extractor 对域不变的要求。 训练过程由两个 loss 来 lead,一个是对抗损失,即图中的 adversarial loss,类似于 GAN 的 loss,一个是任务损失,即传统的分类或者回归损失。目前对 DAT 优化的性质进行明...
The core component in our framework is mixup, imposed both across domains (Inter-domain in Figure 1Figure 1) and within each domain (Intra-domain (source) and Intradomain (target) in Figure 1Figure 1. All mixup training losses and the domain adversarial loss are trained end-to-end....
根据文章Conditional Domain Adversarial Network (CDAN)额外加一个域鉴别器(domain discriminator D)来处理 source distribution 和target distribution 之间的 domain adversarial loss,使域对齐: 采用以下条件调节策略: 域区分损失(Domain Discriminative Loss) 为了在域对齐的情况下还能让域的类不对齐,引入了域区分损失。...
3. 对抗损失(adversarial loss):此损失函数旨在通过将源领域数据和目标领域数据输入到一个对抗网络中,来最小化源领域和目标领域之间的差异。对抗网络包括一个生成器网络和一个判别器网络,生成器网络试图生成目标领域数据,而判别器网络试图区分生成的目标领域数据和真实的目标领域数据。 以上是一些常见的无监督领域适应中...
3.1.1 对抗性损失(Adversarial Loss) 为了使生成的图像与真实图像无法区分,我们采用了对抗性损失。 image.png 其中,根据输入图像 和目标域标签 生成器 生成图像 ,同时 尝试区分真实图像和伪图像。在本文中,我们将 项称为源 上的概率分布。生成器 尝试最小化此目标,而判别器 ...
In order to combine the strengths of these two methods, we propose a novel method called Adversarial-Learned Loss for Domain Adaptation (ALDA). We first analyze the pseudo-label method, a typical self-training method. Nevertheless, there is a gap between pseudo-labels and the ground truth, ...
Cycle Consistency Loss MUNIT 如上基于UNIT,提出 Multi-Model 的 UNIT 。 如上是 MUNIT 的基本思想。 MUNIT 的架构如上。 如上,其使用了双向的重构损失值 Bidirectional reconstruction loss: Image reconstruction Latent reconstruction 此外,还使用了 Adversarial loss ,如上。
在 Isola 等人的论文 Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks(《基于条件对抗网络的图像到图像转换》)中,作者提出,条件生成对抗网络(conditional GAN)是通过调节输入上的判别器和生成器的输出,来将图像从一个域转换到另一个域。这可以通过使用简单的编码器 - 解码器架构来实现,也可以通过...
In each multi-representation network branch, a domain classifier is used to perform adversarial training to realize the edge distribution matching represented by this feature; thus, the domain-invariant feature can be learned in this process. The domain adversarial loss of the multi-representation stru...