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
Domain Adversarial Training - 2 (source: https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/ml2021-course-data/da_v6.pdf) 具体来说,我们设计了一个新的领域分类器,它是一个二分类器,输入特征向量并判断输入数据是来自源领域还是目标领域。另一方面,特征生成器的设计目的是“欺骗”领域分类器,使其无法正确区分来源...
Domain-adversarial training of neural networks - 1 - 论文学习 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)...
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(...
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: ...
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) ...
域自适应(Domain Adaptation)论文和代码- Universal Domain Adaptation 热度: JournalofMachineLearningResearch17(2016)1-35Submitted5/15;Published4/16 Domain-AdversarialTrainingofNeuralNetworks YaroslavGaninganin@skoltech.ru EvgeniyaUstinovaevgeniya.ustinova@skoltech.ru ...
Domain Adversarial Training 把前5层当作feature extractor,后5层当作label predictor。 想要有标注的数据和无标注的数据抽取后的特征在分布上没有什么差别。 特征抽取器:学会愚弄领域分类器 不能让特征抽取器永远输出0,也需要label predictor的训练 Limitation ...
@article{gallego2020incremental, author={Gallego, Antonio-Javier and Calvo-Zaragoza, Jorge and Fisher, Robert B.}, journal={IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems}, title={Incremental Unsupervised Domain-Adversarial Training of Neural Networks}, year={2020}, volume={}, number={...
论文地址:Domain-Adversarial Training of Neural Networks Adversarial Discriminative Domain Adaptation 代码地址:pytorch-domain-adaptation 自2018年以来,领域自适应发展地非常迅速,这很大一部分得益于下游应用的广泛需要。深度学习作为一门数据驱动的科学,在任何领域都需要大量的标注数据来训练。暂时还没有能力使得无监督或...