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...
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...
为了更好地理解这个概念,我们可以生成一张示意图,展示 DANN 在处理室内和室外图像时的特征提取和分类过程。 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...
source,target==source魔改后（例如加个背景啥的）
本文中,作者实现了一个名为Deep Domain-Adversarial Image Generation (DDAIG)的网络,主要有三部分组成: 标签分类器 域分类器 域转换网络(核心): 域转换网络的目标是将训练的源域数据映射至未见过的数据域中 二、Introductioin 作者发现的问题: 不可能收集到各个不同数据域中用于模型训练的数据 为每一个目标域数...
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...
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. ...
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
Domain Adversarial Neural Network (shallow implementation) This python code has been used to conduct the experiments presented in Section 5.1 of the following JMLR paper. Yaroslav Ganin, Evgeniya Ustinova, Hana Ajakan, Pascal Germain, Hugo Larochelle, François Laviolette, Mario Marchand, Victor Lem...