Nov, 2017

边缘传递学习实现域泛化

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TL;DR提出了领域泛化问题的形式框架，主要是在标记的训练集数据来自于几个相关的预测问题的情况下，通过扩充原特征空间来增加特征向量的边际分布，以期在未知的未标记数据集上获得精确的预测。针对核方法，提供了更多的定量结果和通用一致的算法，并在一个合成和三个真实世界的数据集上做了实验比较.
domain generalizationsupervised learningdata distributionkernel methodsgeneralization error analysis
发现论文，激发创造
  • 泛化到未见领域：关于领域泛化的调查

    这篇论文是对近年来领域泛化（即在一个或多个不同但相关的领域中学习出可以推广到看不见的测试领域的模型）领域的最新进展的首次回顾，涵盖了相关的理论、算法、数据集、应用，并提出了未来的研究方向。

    Mar, 2021

  • 领域泛化：一份调查报告

    本文综述了过去十年领域泛化方向的研究进展，包括领域泛化的定义，现有的方法和理论，并提供未来研究方向的见解和讨论。

    Mar, 2021

  • 领域通用化对领域相关类的应用

    该研究论文提出了一个公平且对比度特征空间正则化的算法，名为 FOND，旨在学习可以转移源领域知识的、用于表示在特定领域中仅存在的类的广义表示。实验结果表明该算法在提高特定领域类别的泛化表现上取得了最先进的效果，并提供了可行的数据增强实用技巧。

    Jun, 2023

  • 机器学习模型中的域泛化在无线通信中的应用：概念，现状和开放问题

    该论文综述了近年来在无线通信领域使用机器学习和领域泛化方法的研究进展，重点讨论了如何使用不同数据源进行域泛化，以应对实际应用中源数据和目标数据之间的分布偏移所带来的挑战。

    Mar, 2023

  • 更深，更广，更艺术化的领域泛化

    本文主要介绍了如何利用深度学习和 CNN 模型处理领域泛化问题，建立起一个更加完整的基准测试数据集，并在其中进行了对比实验，证明了该方法的优越性以及提出的数据集的更高难度值。

    Oct, 2017

  • 统一常用领域泛化方法的因果框架

    本研究提出了一种因果框架来研究领域泛化问题，希望通过对领域泛化的统一视角，帮助研究人员更好地理解其基本原理并发展出更有效的机器学习方法。

    Jul, 2023

  • 多领域判别分析实现领域泛化

    本文提出了一种多领域判别分析方法 (MDA) 来处理分类任务中的域泛化问题，通过学习一个域不变的特征变换，旨在实现每个类别之间领域的最小差异、类别之间最大可分性以及整体最大紧凑性，在学习理论分析中提供了过度风险和泛化误差的限制，通过对合成数据集和真实基准数据集的全面实验，证明了 MDA 的有效性。

    Jul, 2019

  • 基于模型的领域通用化

    本篇论文提出了一种基于模型的域泛化方法，通过对数据生成过程和同变性条件的建模，将域泛化问题转化为一个无限维的有约束统计学习问题，并利用非凸对偶理论发展了有约束松弛的统计问题，提出了具有收敛保证的域泛化算法，并在 ColoredMNIST，Camelyon17-WILDS，FMoW-WILDS 和 PACS 等基准测试中取得了高达 30 个百分点的改进。

    Feb, 2021

  • 零样本域泛化

    在标准监督学习设置中，假设训练数据和测试数据来自相同的分布（领域）。领域泛化（DG）方法旨在学习一个模型，该模型在多个领域的数据上训练时可以推广到新的未见领域。我们将 DG 扩展到了一个更具挑战性的领域，其中未知领域的标签空间也可能发生变化。我们将此问题称为零射领域泛化（据我们所知，这是第一个这样的尝试），其中模型不仅可以在新的领域之间推广，还可以在这些领域中的新类之间推广。我们提出了一种简单的策略，该策略有效地利用了类的语义信息，以使现有的 DG 方法满足零射领域泛化的要求。我们在 CIFAR-10、CIFAR-100、F-MNIST 和 PACS 数据集上评估了所提出的方法，为这个新的研究方向奠定了坚实的基础。

    Aug, 2020

  • 关于认证和提高对未见领域的泛化能力

    本文提出了一种基于分布鲁棒优化的普适认证框架，旨在弥补现有基准数据集在测试时无法全面评估领域通用算法的局限性，并提出了一种训练算法，可以用于改进其认证性能。实证评估表明，该方法显著提高了风险压力下模型的最坏损失，而在基准数据集上并未出现显著的性能下降。

    Jun, 2022