域对抗训练(Domain-adversarial Training)时,通常将原始数据(Source data,来自源域)视为训练数据(training data),而将目标数据(Target data,来自目标域)视为测试数据(testing data)。这样处理带来的问题是原始数据和目标数据并不匹配(mismatch),两个域的数据特征在分布上存在差异(如下图),这样就很容易造成训练效果不...
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...
通过对抗的方式可以提取domian无关的特征,从而实现domain adaption。这就是DANN(Domain-Adversarial Neural Networks)。 输入分为Source Domain和Target Domain Source Domain:是原始训练数据,有标签 Target Domain: 是测试数据,没有标签 希望在提取特征后,source和target分不出差异。 DANN模型框架 这个模型有三部分: ...
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...
source,target==source魔改后（例如加个背景啥的）
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。
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) ...
Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks Sigmoid的四层局限 sigmoid函数的test loss和training loss要经过很多轮数一直为0.5,后再有到0.1的差强人意的变化。 We hypothesize that th... Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks学习笔记 ...
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