Domain adaptation:连接机器学习(Machine Learning)与迁移学习(Transfer Learning) domainadaptation(域适配)是一个连接机器学习(machinelearning)与迁移学习(transferlearning)的新领域。这一问题的提出在于从原始问题(对应一个...一个模型,h:X→Y,这个模型的样本为:S={(xi,yi)}mi=1∈(X×Y)m;2.迁移学习(transf...
基于实例的迁移学习(instance-based transfer learning):源领域(source domain)中的数据(data)的某一部分可以通过reweighting的方法重用,用于target domain的学习。 基于特征表示的迁移学习(feature-representation transfer learning):通过source domain学习一个好的(good)的特征表示,把知识通过特征的形式进行编码,并从suorce...
-Domain-adversarial training和GAN一样也不好train,domain classifier要先能很好的区分两个domain,最后再被feature extractor骗过比较好 五、Zero-shot learning -Zero-shot Learning相比于Domain-adversarial training更难,他们都是source data有data和label,target data没有label,但是Zero-shot Learning里source data和tar...
主要是Transfer Learning为主~代码到时一并上传到github上。 Transfer Learning 主要以domain adaptation,UDA方法为主。 Learning Trans…阅读全文 赞同5 添加评论 分享收藏 不同distribution的度量(待补充) 如何找到不同数据的差异?(自己理解)简单来说就是找一个指标把这种差异计算出来。 Metric...
domain adaptation(域适配)是一个连接机器学习(machine learning)与迁移学习(transfer learning)的新领域。这一问题的提出在于从原始问题(对应一个 source data distribution)学习到的模型能够很好地适应一个与之相不同的目标问题(对应一个 target data distribution)。比如垃圾邮件过滤问题(spam filtering problems)。
domain adaptation(域适配)是一个连接机器学习(machine learning)与迁移学习(transfer learning)的新领域。这一问题的提出在于从原始问题(对应一个 source data distribution)学习到的模型能够很好地适应一个与之相不同的目标问题(对应一个 target data distribution)。比如垃圾邮件过滤问题(spam filtering problems)。
Domain adaptation is a form of transfer learning, in which the task remains the same, but there is a domain shift or a distribution change between the source and the target. As an example, consider a model that has learned to classify reviews on electronic products for positive and negative...
domain adaptation(域适配)是一个连接机器学习(machine learning)与迁移学习(transfer learning)的新领域。这一问题的提出在于从原始问题(对应一个 source data distribution)学习到的模型能够很好地适应一个与之相不同的目标问题(对应一个 target data distribution)。比如垃圾邮件过滤问题(spam filtering problems)。
《A Survey on Tranfer Learning》 Pan S J, Yang Q. A survey on transfer learning. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2010, 22(10): 1345–1359. 可以得出初步的结论:域适应是迁移学习的一个子方向。文章根据源域(Sourc... ...
Prototype continual domain adaptation 基于原型的类增量domain adaptation Federated Semi-Supervised Domain Adaptation via Knowledge Transfer Federated semi-supervised DA 联邦半监督DA Hyper-Representations for Pre-Training and Transfer Learning Hyper-representation for pre-training and fine-tuning 对于预训练和微调...