Dec, 2014

深度领域混淆：最大化领域不变性

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TL;DR本论文提出了一种基于深度卷积神经网络的适应性层及额外的领域混淆损失函数，学习既有语义意义且兼具领域不变性的表示。此方法提供了优异的实验性能，超过了之前已发表成果，如在标准化基准视觉领域适应任务的结果。
supervised deep cnn modeldataset biasadaptation layerdomain confusion lossvisual domain adaptation
发现论文，激发创造
  • 跨域和跨任务的同时深度迁移

    本研究提出一种用于视觉领域适应的 CNN 架构，利用未标记和稀疏标记的目标领域数据实现域不变性优化并采用软标签分布匹配损失在任务之间传递信息，其在监督和半监督适应设置下都取得了先前发表结果之上的实证表现。

    Oct, 2015

  • 监督深度卷积模型的单次适应

    本文探讨了深度卷积神经网络是否能解决数据集偏差问题以及在新领域适应的方法，并且通过实验展示了在可视化领域适应数据集能提高深度模型识别性能。

    Dec, 2013

  • 通过发现潜在领域来提升域自适应

    本文提出了一种基于深度卷积神经网络的领域自适应方法，在自动发现图像数据集中的潜在领域并利用此信息来学习鲁棒的目标分类器方面取得了显著优于现有方法的结果，其中引入了两个主要组件，一个是自动计算源样本分配到潜在领域的支路，另一个是利用领域成员信息对齐 CNN 内部特征表示分布的新型图层。

    May, 2018

  • 反向传播无监督域自适应

    本论文提出了一种新的深度架构领域适应方法，可通过大量源域标记数据和大量目标域未标记数据的训练而实现。在提出的方法中，深层特征在源域的主要学习任务上是有区分性的，而且对于域之间的变化具有不变性。而通过增加几个标准层和简单的梯度反转层的方法可以实现该适应行为，并且此方法在图像分类实验中表现非常出色。

    Sep, 2014

  • 深度适应网络学习可迁移特征

    本文提出了一种新的深度自适应网络 (DAN) 结构，它将多个领域的分布嵌入到再生核 Hilbert 空间中，并应用最优多核选择方法以匹配均值嵌入。DAN 能够学习具有统计保证的可传递特征，并通过核嵌入的无偏估计来实现线性扩展。实验证据表明，所提出的架构在标准领域自适应基准数据集上获得了最先进的图像分类误差率。

    Feb, 2015

  • 语义分割中的持续粗到细领域自适应

    本文提出了一种新的粗到细的语义分割架构的学习任务，以应对不同数据集和任务的领域变化，并设计了一种新的方法，使用最大平方损失来对齐源和目标领域，引入了知识蒸馏约束来传递网络能力，以及设计了粗细权重初始化规则。在实验中表明该方法优于主要竞争对手。

    Jan, 2022

  • 多级注意力 CNNs 用于领域泛化

    本文提出了一种针对领域泛化问题的替代神经网络结构，该结构可以关注卷积神经网络的多个层次，利用可训练的注意机制来实现鲁棒的数据分类，同时在已有的四项领域通用基准测试中表现良好。

    Apr, 2023

  • 神经网络的领域对抗性训练

    本文提出了一种新的领域适应的表示学习方法，使用神经网络架构从源域的有标签数据和目标域的无标签数据中推断出训练的特征，该方法增加了标准层和一个新的反向梯度层，可以在文本情感分析、图像分类以及人员重新识别等任务中有效实现领域适应。

    May, 2015

  • ImageNet 模型选择对领域自适应的影响

    本文研究了来自十六个不同的预训练 ImageNet 模型的特征对于迁移学习领域适应问题的影响，并找到了最佳的特征提取层，实验表明，精度较高的 ImageNet 模型产生的特征能够更好地适应领域迁移问题并取得更高的精度，其表现超过了三个基准数据集中的最优算法。

    Feb, 2020

  • 领域对抗神经网络

    本研究提出了一种针对领域自适应问题的新型表示学习算法，其中训练和测试数据来自类似但不同的分布，实验结果表明，我们的神经网络算法对领域适应具有更好的性能表现，而不管是标准神经网络还是支持向量机，即使是使用 Chen 等人提出的最先进的边缘化堆栈去噪自编码器的输入特征提取。

    Dec, 2014