Domain Adaptation的核心思路为,让feature extractor部分生成的source domain或target domain的特征表示是同分布的,即将source domain和target domain的特征表示对齐。这样后续的classifier就可以使用source domain数据上训练好的模型预测target domain的数据了,无需再用target domain有标签样本进行finetune,解决了target domain无...
domain adaptation是transfer learning的一个分支,他们一般被认为是transductive的,即将一个source domain adapt 到一个target domain之后,出现了新的target domain需要重新training一遍,而不像domain generalization一样具有可推广的能力。 What isdomain shift? domain adaptation主要关注的是输入空间X的shift 导致的domain sh...
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… 阅读全文 赞同 228 18 条评论 分享 收藏 Invariant Risk Minimization系列阅读笔记 ...
Domain-Adaptation是一种关键的机器学习策略，用于解决在不同数据分布或领域间迁移学习的问题。它针对机器学习和深度学习模型在数据量有限或标注不足（如冷启动和低资源情况）下的局限性而设计，通过减少对目标领域有监督数据的依赖和创建额外标签机制来提升模型性能。针对低资源场景，主要策略有迁移学习和自监...
domain adaptation的意思是领域自适应。领域自适应是一个机器学习中的概念，主要关注不同领域或数据集之间的知识迁移。简单来说，当我们在一个领域中训练了一个模型，并希望将其应用到另一个不同但相关的领域时，就涉及到了领域自适应的问题。这是因为源领域和目标领域之间往往存在着数据分布、特征空间等...
Domain Adversarial Training 这个想法是基于上面说的基本想法之上,但是它没有专门地去训练一个特征提取器,它只是在原来的模型上,划分一部分为特征提取器,另一部分为标签预测器,如下图: 那么在这个模型中,如果输入的是训练集的图片,我们可以通过其输出结果与真实结果之间的交叉熵来进行训练,但是如果输入是测试集的图片...
今天来聊一聊什么是domain adaptation—域适应 在现实世界中,我们经常面临将机器学习模型从一个领域迁移到另一个领域的挑战。这种跨领域知识迁移的问题被称为域适应。本文将深入探讨域适应的概念、原理和方法,以及它在解决现实世界中的机器学习问题中的重要性。
Few-shot domain adaptation: 与few-shot learning的结合 我们可以很轻松地将上述的setting再进行结合，做...
深度学习模型要求大量有标签数据以实现高效性能，但现实中的机器学习和深度学习面临数据量少标注不足的挑战，即“冷启动”问题和“低资源”问题。为解决这些问题，迁移学习和无监督学习（SSL）成为了关键策略。迁移学习、无监督学习和自监督学习是应对资源有限问题的主要手段。这些方法旨在减少对目标领域有监督...
在实际应用中，面对目标领域类别未知的挑战，领域自适应技术需进一步扩展，如在“Universal Domain Adaptation”中探索，通过增强模型的泛化能力来适应未知类别。对于目标领域资料稀缺的情况，研究者提出了“Testing Time Training (TTT)”方法，允许在测试时调整模型参数，以适应特定领域资料。而在完全未知领域...