Feb, 2017

仅 DIAL: 用于无监督领域适应的域对齐层

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TL;DR本研究通过引入 DomaIn Alignment Layers 方法解决领域适应中的特征分布偏移问题，从而提高视觉识别系统在不同领域数据集上的成功率，并在三个公开基准测试中取得了成功的实验结果。
domain adaptationvisual recognition systemsdistribution shiftdomain alignment layersbenchmark experiments
发现论文，激发创造
  • AutoDIAL: 自动域对齐层

    该论文介绍了一种基于领域适应方法的特征对齐技术，在深度神经网络中嵌入特定的领域对齐层，实现源特征分布和目标特征分布与参考特征分布的匹配，以提高不同领域数据分类的准确性。通过实验证明此方法的有效性。

    Apr, 2017

  • 无监督域自适应的共同正则化对齐

    本研究提出了一种多样化特征空间的共同约束域对齐方法，用于解决深度神经网络在不同数据分布下的泛化问题，并在多个领域适用。

    Nov, 2018

  • 非对称松弛分布对齐的域自适应

    本文提出了一种非对称松弛分布对齐的方法来解决领域适应中标签分布偏移问题，并找到了合理的理论假设条件来支撑该方法，证明了该方法在合成和真实数据集上的实际效果。

    Mar, 2019

  • 类别不平衡的领域自适应：一次实证之旅

    本文提出了一个更接近实际情况的机器学习问题：“不同领域的特征分布不同，且标签分布不均衡，如何将它们对齐？” 并构建了第一个包括 22 个跨域任务的基准测试数据集，并使用 COAL 模型进行了广泛的实验，发现大部分最新的领域自适应方法在同时具有特征和标签分布变化方面非常脆弱。COAL 模型能够有效地实现特征和标签的对齐，对于该问题的未来研究能提供更好的基准测试数据集。

    Oct, 2019

  • 领域迁移下的聚类学习

    本文提出了一种基于无监督域自适应和深度聚类的方法，利用来自多个源域的数据信息建立一个与具体域无关的聚类模型，并通过特征对齐和自我监督实现有效地适应目标域。本文的方法即使在少量目标样本的情况下也能自动发现相关语义信息，并在多个域自适应基准测试中取得了最先进的结果。

    Aug, 2020

  • 使用伪标签进行域自适应

    无监督领域适应的研究中，通过使用预训练网络进行多阶段伪标签优化程序，解决了无标签目标数据中的类别错位问题，证明了该简单方法在多个数据集上比复杂的最先进技术更有效。

    Feb, 2024

  • 基于实例级别相似度的无监督域自适应迁移学习

    本研究提出一种基于实例相似度和分类内聚性和分类分离性的目标域适应策略 (ILA-DA)，其使用多样本对比损失函数来驱动领域对齐过程，在多种基准数据集上实现明显的准确率提高。

    Apr, 2021

  • 判别式标签一致性域自适应

    本文提出了一种新颖的无监督域自适应方法，通过同时优化理论上建立的误差界的三个项，迭代搜索潜在的共享特征子空间，来降低数据分布差异并增加类间距离，以有效学习目标数据的预测器。同时，还考虑了数据异常值的影响以避免负面知识迁移。实验和分析验证了该方法的有效性和优越性。

    Feb, 2018

  • 无需源数据的无监督领域自适应

    该研究提出了一种针对亮度、对比度等自然变化轴的目标域适应方法，只需要无标签的目标数据和源分类器，有效地解决了预训练模型中源数据不可用的问题，并表明其在有限标记数据的情况下胜过微调基线。

    Jul, 2020

  • 当无监督领域适应遇见张量表示

    提出了一种基于学习的方法，用于直接适应源和目标张量表示，其中引入了一组对准矩阵以将两个领域的张量表示对齐到不变张量子空间，并展示了其在域自适应的卷积激活方面具有最佳性能。

    Jul, 2017