为了更好地理解这个概念,我们可以生成一张示意图,展示 DANN 在处理室内和室外图像时的特征提取和分类过程。 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...
Domain-adversarial training of neural networks Abstract 我们介绍了一种新的用于域自适应的表征学习方法,其中训练和测试时的数据来自相似但不同的分布。我们的方法直接受到域自适应理论的启发,该理论认为,要实现有效的域转移,必须基于不能区分训练(源)域和测试(目标)域的特征进行预测。 该方法在神经网络体系结构的上...
这个思想叫做DANN(Domain Adversarial Neural Network)。目标函数为: 公式1是最小化域分类损失从而学习域信息特征,而此式是最大化损失函数来学习域无信息特征。这个最大化问题可以通过使用梯度反转层实现。 优化公式1是为了辨别样本来自哪个域,也就是特征是域信息的(domain speific),优化公式2是为了删除domain ...
3. A Domain-Adversarial Neural Network The originality of our approach is to explicitly implement the idea exhibited by Theorem2 into a neural network clas- sifier. That is, to learn a model that can generalize well from one domain to another, we ensure that the internal representation of...
Marchand. Domain-adversarial neural net- works. 2014. 2, 3Ajakan et al. 2014] Ajakan, H.; Germain, P.; Larochelle, H.; Lavi- olette, F.; and Marchand, M. 2014. Domain-adversarial neural networks. CoRR abs/1412.4446.Ajakan, H., Germain, P., Larochelle, H., Laviolette, F., and...
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 ...
也许这种网络最著名的例子是 Ganin 等人提出的 域对抗神经网络(Domain-Adversarial Neural Network,DANN)。该网络由两个损失函数组成,即分类损失函数和域混淆损失函数。它包含一个 梯度反转层(gradient reversal layer)来匹配特征分布。通过最小化源样本的分类损失函数和所有样本的域混淆损失函数(同时最大化特征提取的...
priately composed deep feed-forward network, called domain-adversarial neural network (DANN) (illustrated by Figure 1, page 12) that uses standard layers and loss functions, and can be trained using standard backpropagation algorithms based on stochastic gradi- ...
We propose a training objective that implements this idea in the context of a neural network, whose hidden layer is trained to be predictive of the classification task, but uninformative as to the domain of the input. Our experiments on a sentiment analysis classification benchmark, where the ...