模型的优化和 SGD(随机梯度下降)非常相似,不同在于多了一个 -λ 的系数;这就不能直接作为 SGD 实现了,需要将它更新为 SGD 的形式。这可以用梯度反转层(GRL)实现。 GRL插入在特征提取器和域分类器之间,当反向传播经过GRL时,GRL将反传过来的偏导乘以 -λ ,继续传给上游。 在公式层面,构造一个伪函数,塞进去...
autograd.Function): # Gradient Reversal Layer # Idea from:Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation def __init__(self): super(GRL, self).__init__() @staticmethod def forward(self, x): return x.view_as(x) @staticmethod def backward(self, grad_output): # 此处的self和init里的self...
Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation(2015)学习笔记 tip 是第一篇将对抗性训练的思想使用到域适应中的论文。 abstract 现如今,深度体系结构的良好性能大多得益于大量已标注样本下的训练。在某项任务缺乏已标记样本的情况下,如果可
Authors: Yaroslav Ganin, Victor Lempitsky Topic: Domain Adaptation From:ICML 2015 Contributions 本文的主要贡献是提出了一种全新的度量源域和目标域数据分布差异性的方法(基于对抗的方法)。 Methods Model Architecture figure.1 本文方法的思路非常简单,模型有三个组成部分: (1)特征提取器 (2)标签分类器 (3)...
Domain adaptationHeterogeneous dataIncremental learningUnsupervised learningIncremental learning is a learning paradigm in which a model is updated continuously as new data becomes available, and its main challenge is to adapt to non-stationary environments without the time-consuming re-training process. ...
三、Deep Domain Adaptation 1. Model 目标函数: 2. Optimization with backpropagation 梯度更新: 通过gradient reversal layer (GRL)实现。 四、Experiments :随训练线性从0增加到1。 1)超参数 : GRL_FIG_1.jpg 2)学习率 其中。 GRL_FIG_2.jpg
内容提示: Unsupervised Domain Adaptation by BackpropagationYaroslav Ganin GANIN @ SKOLTECH . RUVictor Lempitsky LEMPITSKY @ SKOLTECH . RUSkolkovo Institute of Science and Technology (Skoltech)AbstractTop-performing deep architectures are trained onmassive amounts of labeled data. In the absenceof ...
Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation 顶级性能的深层体系结构是在大量标记数据上训练的。在某项任务没有标记数据的情况下,域适配(domain adaptation)通常提供了一个有吸引力的选择,因为具有相似性质但来自不同domain的标记数据(例如合成图像)是可用的。在...
domainadaptationbackpropagationunsupervisedlabeledclassi UnsupervisedDomainAdaptationbyBackpropagationYaroslavGaninGANIN@SKOLTECH.RUVictorLempitskyLEMPITSKY@SKOLTECH.RUSkolkovoInstituteofScienceandTechnology(Skoltech),MoscowRegion,RussiaAbstractTop-performingdeeparchitecturesaretrainedonmassiveamountsoflabeleddata.Intheabsenceof...
Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation. ICML 2015.概监督学习非常依赖标签数据, 但是获得大量的标签数据在现实中是代价昂贵的一件事情, 这也是为何半监督和无监督重要的原因. 本文提出一种利用GRL来进行domain adaptation的方法, 感觉本文的创新点还是更加偏重于结构一点....