对于OFFICE域,我们使用来自caffe包的预训练的AlexNet 模型(Jia et al., 2014)。适应架构与Tzeng et al.(2014)(A 2-layer domain classifier (x→1024→1024→2) is attached to the 256-dimensional bottleneck of fc7)相同 对于域自适应组件,我们使用了三个全连接层(x→1024→1024→2)(除了MNIST,其我们使...
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...
Related Work Partial Domain Adaptation 本文引入强化学习,根据agent的顺序决策来选择共享类的源实例 Reinforcement Learning Domian Adversarial Learning 本文中使用对抗性学习训练一个新的域分类器,不仅捕获域信息还保留源域的类信息,由于源域和目标域的的类是不同的,域分类器应该考虑类信息 Method 主要解决问题:过滤掉...
这张图展示了Domain Adversarial Neural Network(DANN)在图像识别任务中的工作原理。您可以看到,图中描绘了两种不同的域:室内和室外场景。特征提取器位于中心,从室内和室外图像中提取特征。这些特征随后被分为两个不同的分类器:任务分类器和域分类器。任务分类器专注于识别图像中的对象,而域分类器则试图区分图像是属...
source,target==source魔改后（例如加个背景啥的）
Lempitsky, "Domain- adversarial training of neural networks," The Journal of Machine Learning Research, pp. 2096-2030, 2016.Y. Ganin, E. Ustinova, H. Ajakan, P. Germain, H. Larochelle, F. Laviolette, M. Marchand, and V. S. Lempitsky. Domain- adversarial training of neural networks. ...
可以增加一个梯度反转层，使特征提取器和域分类器作用相反，起到对抗的作用，实现域适应。具体可看下...
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...
domain-adversarial training of neural networks 神经网络的领域对抗训练 重点词汇释义 neural神经的; 背的，背侧的 networks网( network的名词复数 ); 网络; 网状物; 广播网