Domain-adversarial learning is used to train a domain-invariant 2D U-Net using labelled and unlabelled data. This approach is evaluated on both seen and unseen domains from the M&Ms challenge dataset and the domain-adversarial approach shows improved performance as compared to standard training. ...
Adversarial:在domain adaption,相关的任务可能无法获取,可以使用对抗任务作为negative task(最大化training error),比如辅助任务为预测输入的domain,则导致主任务模型学习的表征不能区分不同的domain。 Hints:前面提到的某些特征在某些任务不好学,选择辅助任务为predictin...
^Domain-adversarial training of neural networks. Journal of machine learning research, 17(1):2096–2030, 2016. ^Reading digits in natural images with unsupervised feature learning. NIPS Workshop on Deep Learning and Unsupervised Feature Learning, 2011. ^In search of lost domain generalization. In ...
最后,论文还采用了对抗学习(Adversarial Learning)的方法,参考多任务学习模型[6]中的GRL[7]结构来帮助shared模块学习domain-shared的特征。 Figure 8:GRL有关结构及其整体作用过程 如图8所示,绿色部分为模型的特征抽取器,用于生成特征f,蓝色部分为常用的模型分类功能,生成最后的预测输出与对应的损失 L_y ,而红色部分...
Adversarial:在domain adaption,相关的任务可能无法获取,可以使用对抗任务作为negative task(最大化training error),比如辅助任务为预测输入的domain,则导致主任务模型学习的表征不能区分不同的domain。 Hints:前面提到的某些特征在某些任务不好学,选择辅助任务为predicting features(NLP中主任务为情感预测,辅助任务为inputs是...
6.2 对抗性(Adversarial)任务 通常情况下,对于一个相关任务来说,不存在标注数据。然而,在一些场合,我们可以用的任务与我们想要实现的目标是相反的。这样的数据是可以用来做对抗损失的。这些损失不是用来做最小化的,而是使用Gradient Reversal Layer来做最大化训练误差的。文献[46]中展示了这种场景在领域自适应方面的...
使用对抗学习(Adversarial Training)的UDA(Unsupervised Domain Adaptation)无监督域自适应方法大部分人已经在使用了,但是本文作者发现这些方法没有考量每个域的多模态性质(the multi-modal nature of video within each domain.),即假如我使用其他模态进行协同学习时这种environmental bias会不会变小,或许一种模态下学习...
Cyberspace Security Using Adversarial Learning and Conformal Prediction The motivation for using conformal prediction and itsimmediate off-spring, those of semi-supervised learning and transduction, comesfrom them first and ... H Wechsler - 《Intelligent Information Management》 被引量: 4发表: 2015年 ...
在本文,提出了一个adversarial对抗的 multi-task learning framework,缓解共享和私有潜在特征空间相互干扰。 目前的方法都将不同任务的特征分割到private and shared spaces, 对比 重叠部分是shared space,蓝色的代表task-specific特征,红色代表可以共享的特征
38 used H-divergence to measure the distance between two domain distributions13 employed adversarial methods using GAN loss for generating domain-independent feature representations. Meta-learning models (MAML)39 have been developed, which can be used as a starting point for learning a good model ...