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...
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 ...
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)...
数据利用效率相对较低 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) 自监督学习(Self-supervis...
Domain adversarial training,即对神经网络进行对抗学习,使得他对 domain 具有不变性。DANN 这篇文章目前被引量已经超过 4000,该技术被广泛应用于目标识别,目标分类,fairness,域泛化,域自适应和图像翻译等任务。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 fe...
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: ...
source,target==source魔改后（例如加个背景啥的）
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 of Neural Networks》Y Ganin, E Ustinova, H Ajakan… [Skolkovo Institute of Science and Technology & Universit´e Laval & Universite de Sherbrooke] (2016) http://t.cn/RfG...
5.4M 文档页数: 35页 顶/踩数: 0/0 收藏人数: 0 评论次数: 0 文档热度: 文档分类: IT计算机--存储 系统标签: domainadversarialtrainingneuralnetworksskolkovo JournalofMachineLearningResearch17(2016)1-35Submitted5/15;Published4/16Domain-AdversarialTrainingofNeuralNetworksYaroslavGaninganin@skoltech.ruEvgeniya...