领域对抗神经网络

NIPSDec, 2014

Domain-Adversarial Neural Networks

Hana Ajakan, Pascal Germain, Hugo Larochelle, François Laviolette, Mario Marchand

TL;DR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。

Abstract

We introduce a new representation learning algorithm suited to the context of domain adaptation, in which data at training and test time come from similar but different distributions. Our algorithm is directly in

domain adaptation representation learning neural network sentiment analysis unlabeled data

发现论文，激发创造

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

参数增强的神经网络域适应

本文提出了一种简单的领域自适应方法，可以应用于使用交叉熵损失训练的神经网络，在字幕数据集上展示了该方法相对于其他领域自适应方法的表现提高。

Jul, 2016

带有敌对训练和图嵌入的域适应

该论文研究了如何对社交媒体上的帖子进行分类，提出了一种新模型，基于对抗学习进行领域自适应，并依据基于图的半监督学习来利用未标记数据，实验表明与几个基准系统相比具有显著优势。

May, 2018

基于对抗神经表示学习的异构域自适应：以电子商务和网络安全为例的实验

该研究提出了一种新的框架 Heterogeneous Adversarial Neural Domain Adaptation (HANDA)，专门针对异构环境下的域自适应问题，通过统一的神经网络架构实现特征和分布的对齐以及域不变性，并在主要的图像和文本电子商务基准测试中表现出统计显著的预测性能提高。

May, 2022

联合域适应

我们提出了一种新颖的神经网络端到端领域自适应技术 —— 联想域自适应，这种技术通过强化源数据与目标数据之间的关联，在嵌入空间中产生统计领域不变嵌入并最小化标签产生误差，从而对未标记的目标域推断类标签，有效地实现域适应，并取得了卓越的性能。

Aug, 2017

f 域对抗学习：理论与算法

本文提出了一种新的通用领域敌对框架，利用变分 f - 分歧的特征进行领域自适应。基于此框架，推导出了具有重要修正的新算法框架，并证明了其在自然语言和计算机视觉数据集上优于现有的基线结果。

Jun, 2021

自然语言处理中的神经非监督领域自适应 -- 一项调查

本篇综述针对最近的研究进展，对不需要标记目标领域数据的神经无监督领域自适应技术进行了概述，包括从传统非神经方法到预训练模型迁移的方法，并揭示了自然语言处理任务类型中存在的偏见问题以及未来的研究方向，特别是面向 NLP 的超分布通用化需求。

May, 2020

深度神经网络无监督域适应

本文介绍了现有的领域自适应方法的分析，提出了一种新的方法，证明了在不同领域中改进视觉识别任务的潜力，为领域自适应领域的进一步研究和发展开辟了机遇。

Jul, 2023

领域对称网络用于对抗性领域自适应

本文提出一种新的无监督域适应方法 ——SymNets，它是基于一种对称的分类器设计的。我们提出了一种新的对抗学习目标，其中关键设计基于两级域混淆方案。我们还提出了一种跨域训练的方案来帮助学习目标分类器。针对常用的基础网络，我们的 SymNets 在三个基准域适应数据集上取得了新的最优性能。

Apr, 2019

无监督领域分离网络的自适应算法用于强化语音识别

本文提出了一种基于深度神经网络的非监督领域自适应技术，该技术通过训练既能执行音素分类，又能执行领域分类的 DNN 模型，并明确建模两个域之间的不同之处，可以在 CHiME-3 数据集上实现接近 11.08％的相对词错误率（WER）降低。

Nov, 2017