表征学习,指的是学习领域不变特征(Domain-invariant representation learning)以使得模型对不同领域都能进行很好地适配。领域不变特征学习方面主要包括四大部分:核方法、显式特征对齐、领域对抗训练、以及不变风险最小化(Invariant Risk Minimiation, IRM)。特征解耦与领域不变特征学习的目标一致、但学习方法不一致,我们将...
就是平方和的开根号。 代表论文4:《CENTRAL MOMENT DISCREPANCY (CMD) FOR DOMAIN-INVARIANT REPRESENTATION LEARNING》(2017,ICLR) 本文相较于上述的论文更偏理论一些,文章提出了一种叫做中心距差异(Central Moment Discrepancy,简称CMD)的度量距离,用于衡量分布之间的距离。 这篇文章的阅读需要我们了解分布(distribution)...
「表征学习」 ,指的是学习领域不变特征(Domain-invariant representation learning)以使得模型对不同领域都能进行很好地适配。领域不变特征学习方面主要包括四大部分:核方法、显式特征对齐、领域对抗训练、以及不变风险最小化(Invariant Risk Minimiation, IRM)。特征解耦与领域不变特征学习的目标一致、但学习方法不一致,...
表征学习,指的是学习领域不变特征(Domain-invariant representation learning)以使得模型对不同领域都能进行很好地适配。领域不变特征学习方面主要包括四大部分:核方法、显式特征对齐、领域对抗训练、以及不变风险最小化(Invariant Risk Minimiati...
In this paper, we propose a domain invariant representation learning approach to reduce domain discrepancy for domain adaptation, namely Wasserstein Distance Guided Representation Learning (WDGRL), inspired by recently proposed Wasserstein GAN 本文巧妙地把WGAN的度量用在了domain adaptation上,提出WGDRL度量 ...
因此先学domain-specific表示，再用总的表示减去domain-specific表示，就可以得到domain-invariant表示。
Learning Invariant Representations across Domains and Tasks Learning to Match Distributions for Domain ...
These are based on extracting domain invariant features using deep adversarial learning. For the unsupervised domain adaptation case, the impact of pseudo-labelling is also investigated. We evaluate on two heterogeneous remote sensing datasets, one being RGB, and the other multi-spectral, for the ...
表征学习,指的是学习领域不变特征(Domain-invariant representation learning)以使得模型对不同领域都能进行很好地适配。领域不变特征学习方面主要包括四大部分:核方法、显式特征对齐、领域对抗训练、以及不变风险最小化(Invariant Risk Minimiation, IRM)。特征解耦与领域不变特征学习的目标一致、但学习方法不一致,我们将...
目前大多数 DG 方法都提到要学一个 domain-invariant 的特征,这类方法通常假设每个域有不同的图像风格,然后 enforce 同一个类的图像在不同风格下的特征是尽可能相似的。而,这些方法被限制在一个有限的风格集合上(我们得到的域的数目是有限的),因为它们从一组固定的训练图像或通过插值训练数据获得增强的样式。本文...