AutoDIAL: 自动域对齐层

Apr, 2017

AutoDIAL: Automatic DomaIn Alignment Layers

Fabio Maria Carlucci, Lorenzo Porzi, Barbara Caputo, Elisa Ricci, Samuel Rota Bulò

TL;DR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。

Abstract

Classifiers trained on given databases perform poorly when tested on data acquired in different settings. This is explained in domain adaptation through a shift among distributions of the source and target domains. Attempts to align them have traditionally resulted in works reducing th

domain adaptation classification deep neural networks unsupervised learning feature alignment

发现论文，激发创造

仅 DIAL: 用于无监督领域适应的域对齐层

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。

Feb, 2017

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

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

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

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

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

领域自适应的判别式主动学习

本文提出了一种用于区域自适应的主动学习方法，通过使用三阶段的主动对抗训练神经网络（包括不变的特征空间学习阶段、不确定性和多样性准则及其折衷的查询策略，以及使用查询的目标标签重新训练阶段)，该方法可以减少数据标注的工作量，对四个基准数据集进行的实证比较表明了该方法的有效性。

May, 2020

领域自适应简介

本文关注的是无监督领域适应问题，该问题中只在源域内提供标签。文章试图从不同角度解释领域适应的类别，并提出了一些成功的浅层和深层领域适应方法。

Oct, 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

自适应域网络

提出了一种自适应网络方法，通过使用自适应器、任务模型和自编码器来解决深度网络在临床实践中的领域转移问题，本方法证明在使用单个测试对象和自适应的短时间内取得了显著改进，验证了方法的可行性并得到了广泛应用

Jul, 2020