没错 Domain Adversarial Training,就非常像是 Gan,你可以把 Feature Extractor,想成是 Generator,把 Domain Classifier,想成是 Discriminator,那其实 Domain Adversarial Training,最早的 Paper,我记得是发表在 2015 年的 ICML 上面,比那个 Gan 还要稍微晚一点点啦,不过它们几乎可以说是同时期的作品,在 Domain...
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...
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...
通过域对抗训练 (Domain adversarial training: DAT) 最小化域分歧(domain divergence),在 DA/DG 任务中显示出了很好的的泛化性能。如下图所示,我们在 backbone+classifier 的基础上增加一个域分类器来对特征归属的域进行分类,在梯度反传至 backbone 时将符号取负,以此训练 backbone 让他的特征与域信息无关,只与...
本文主要介绍域自适应(Domain Adaptation)中的对抗域自适应方法(Domain Adversarial Learning)。 域自适应的算法不仅包括对抗域自适应方法,还包括: 统计距离(Statistics Matching) 假设对抗自适应(Hypothesis Adversarial) 数据域翻译(Domain Translation) 自训练(Self-Training) ...
Domain Adversarial Learning 极大极小化 最优域分类器不仅可以区分源域和目标域,而且还可以识别源实例的类标签。为此,引入了一个K+1路分类器作为域分类器D,其中K是源类的数量。 第K种方法建模类分布,最后一种方法建模域分布。我们使用一个热编码来表示每个实例x的类标签,并添加一个元素来表示x是否来自目标域。
【论文:神经网络领域对抗性训练】《Domain-Adversarial Training of Neural Networks》Yaroslav Ganin, Evgeniya Ustinova, Hana Ajakan, Pascal Germain, Hugo Larochelle, François Laviolette, Mario Marchand, Victor Lempitsky (2015) O网页链接 ...
domain-adversarial training of neural networks 神经网络的领域对抗训练 重点词汇释义 neural神经的; 背的，背侧的 networks网( network的名词复数 ); 网络; 网状物; 广播网
JournalofMachineLearningResearch17(2016)1-35Submitted5/15;Published4/16Domain-AdversarialTrainingofNeuralNetworksYaroslavGaninganin@skoltech.ruE..
五、Domain Adversarial Training 如第四大点中的base idea,我们想让模型学习source domain和target domain两个域中共有的特征(如上图中,source域数据集是黑白图片,而target domain数据有颜色,特征提取器提取的特征应该尽量不包含颜色信息,即服从相同的分布)。所以model分为特征提取器+标签预测器。