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...
这两个分类器分别是(i)用来在训练过程与测试过程中预测类别的标签的标签分类器label classifier和(ii)在训练期间区分源域与目标域的域分类器domain classifier。 该方法的三个训练步骤分别为:(i)优化两个分类器的参数来最小化其在源域训练集上的误差;(ii)优化底层深层特征映射的参数来最小化标签分类器的损失(iii...
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
Title: Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation 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 ...
Ganin, Y., Lempitsky, V.: Unsupervised domain adaptation by backpropagation. In: Proc. of ICML. pp. 1180-1189 (2015)Yaroslav Ganin and Victor Lempitsky. Unsuper- vised domain adaptation by backpropagation. In International Conference on Machine Learning (ICML), pages 1180-1189, 2015....
Title: Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation Authors: Yaroslav Ganin, Victor Lempitsky Topic: Domain Adaptation From:ICML 2015 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）。那么这样一个看起来不是那么常规的模型该如何优化呢？先来直观解释...
Domain Adaptation for Object Recognition An Unsupervised Approach 热度: 域自适应(Domain Adaptation)论文和代码- Universal Domain Adaptation 热度: UnsupervisedDomainAdaptationbyBackpropagation YaroslavGaninGANIN@SKOLTECH.RU VictorLempitskyLEMPITSKY@SKOLTECH.RU ...
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
DANN:Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation 本篇是迁移学习专栏介绍的第十三篇论文,发表在ICML15上。论文提出了用对抗的思想进行domain adaptation,该方法名叫DANN(或RevGrad)。核心的问题是同时学习分类器 、特征提取器 、以及领域判别器 。通过最小化分类器误差,最大化判别器误差,使得学习到的特征表达...