Domain Generalization: 领域泛化。是迁移学习中的一种方法。它研究的问题是从若干个具有不同数据分布的数据集(领域)中学习一个泛化能力强的模型,以便在 「未知 (Unseen)」 的测试集上取得较好的效果。 domain …
常用domain generalization数据集 应用概览 未来挑战 我们对DG进行以下展望: 连续领域泛化:一个系统应具有连续进行泛化和适配的能力,目前只是离线状态的一次应用。 新类别的领域泛化:目前我们假定所有的领域具有相同的类别,未来需要扩展到不同类别中、乃至新类别中。 可解释的领域泛化:尽管基于解耦的方法在可解释性上...
下图是在SVHN数据集上的表现及跟STOA方法的对比。 Domain Generalization Episodic Training for Domain Generalization Vanilla Aggregation Method: 直接将各源域 的数据送入特征提取器 和分类器 中进行训练。 Domain Specific Models: 每个domain的数据独立训练。 Episodic Training of Feature Extractor: 不同domain使用相...
「领域泛化 (Domain Generalization, DG)」 是近几年非常热门的一个研究方向。它研究的问题是从若干个具有不同数据分布的数据集(领域)中学习一个泛化能力强的模型,以便在 「未知 (Unseen)」 的测试集上取得较好的效果。 本文介绍DG领域的第一篇综述文章《Generalizing to Unseen Domains: A Survey on Domain Gene...
domain generalization 相当于就是说领域泛化吗?因为一般无论在nlp还是cv领域的generalization,比如模型的generalization 意思就是模型的泛化能力。那就此处的domain generalization表示跟domain adaptation有关model的泛化能力还是什么的泛化?这概念有点模糊 2021-08-08 ...
Domain Adaptation(DA:域自适应),Domain Generalization(DG:域泛化)一直以来都是各大顶会的热门研究方向。DA 假设我们有有一个带标签的训练集(源域),这时候我们想让模型在另一个数据集上同样表现很好(目标域),利用目标域的无标签数据,提升模型在域间的适应能力是 DA 所强调的。以此为基础,DG 进一步弱化了假设,...
域泛化(Domain Generalization)中有很多工作是用 meta learning 做的。Meta learning 在 few shot 中很常用,它的目的也是提升模型的泛化性,所以我们来看看 DG 中采用 meta learning 的工作。 Revisit Meta Learning Meta learning 的motivation 就是让模型学会学习。一个学会了如何学习的模型,自然就有好的泛化性。
Domain Generalization(DG:域泛化)一直以来都是各大顶会的热门研究方向。DA 假设我们有多个个带标签的训练集(源域),这时候我们想让模型在另一个数据集上同样表现很好(目标域),但是在训练过程中根本不知道目标域是什么,这个时候如何提升模型泛化性呢?核心在于如何利用多个源域带来的丰富信息。ICML 2022 域泛化相关的...
Domain generalization 指知道训练数据的源域 但是不知道目标域是什么,给猫狗数据集但是不知道后面是在具体什么数据集上测试。这样如果训练数据有多个源域的话,可以认为我们知道每个具体样本所属的域。但是实际场景中可能我们从不同源收集到一大堆数据但是收集过程中域进行了混合,最后不知道每个具体样本对于的域是什么了...
领域泛化 (Domain Generalization, DG) 是近几年非常热门的一个研究方向。它研究的问题是从若干个具有不同数据分布的数据集(领域)中学习一个泛化能力强的模型,以便在 未知 (Unseen) 的测试集上取得较好的效果。本文介绍DG领域的第一篇综述文章《Generalizing to Unseen Domains: A Survey on Domain Generalization》...