Nov, 2017

学习聚类以在不同领域和任务间进行转移

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TL;DR该论文提出了一种新的方法，将迁移学习视为学习聚类的问题，通过相似性信息的迁移学习和聚类网络的学习，实现了跨领域和跨任务的转移学习。作者使用了相似性网络和两种新方法来探究无监督域自适应和跨任务学习，并在该领域展现了最新成果，将其与其他算法进行比较。同时，该方法可以应用于不同的数据集，从而增加了灵活性和稳健性，并通过进一步与域适应法相结合，获得了更好的性能。
发现论文，激发创造
  • 相似性学习的无监督域自适应

    本文提出一种基于相似性学习和原型表示的分类方法，能够在无监督领域适应中学习特征，并实现跨域分类任务，在多种常见场景下表现出最先进的性能水平。

    Nov, 2017

  • 基于教师的聚类对齐用于无监督领域适应

    本文提出了一种利用教师模型进行无监督领域自适应的聚类对齐方法，其针对源域和目标域的判别性聚类结构进行对齐，并在多种无监督领域自适应场景下实现了最先进的效果。

    Mar, 2019

  • 任务和领域跨界学习

    本文提出了一种新的适应性框架，用于跨任务和领域传递知识，通过在一个完全监督域中学习跨任务和领域的知识，使其在只有部分监督域中实现性能增益。实验证明了该框架在两个具有挑战性的任务（即单眼深度估计和语义分割）和四个不同领域（Synthia、Carla、Kitti 和 Cityscapes）中的有效性。

    Apr, 2019

  • 通过图卷积的对抗领域自适应实现图传输学习

    本文研究跨网络节点分类问题，提出一种基于对抗领域自适应和图卷积的图传输学习框架 AdaGCN 以在标签数据不足的情况下，从部分标记的源网络中利用标记信息辅助完全未标记或只有部分标记的目标网络节点分类，并在真实数据集上进行了大量实验评估，并验证了 AdaGCN 在标签率低和源目标领域差异显著的情况下都能成功传输类信息。

    Sep, 2019

  • 任务判别的领域对齐方法用于无监督领域自适应

    本文提出了一种深度域自适应框架，采用鉴别偏差度量，并结合任务驱动域对齐鉴别器和域正则化器，以改进无监督域适应的性能，并在多项标准基准测试中证明了其优于现有技术的一致性。

    Sep, 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

  • 领域自适应语义分割的跨域分组和对齐

    本文提出一种可学习的聚类模块以及称为跨域分组和对齐的新颖域自适应框架，以解决先前方法的限制，包括多模态数据分布和类别不平衡问题。我们声称通过鼓励对聚类之间的语义一致性和正交性进行两个损失函数，解决了聚类中的域对齐问题，而且还提出一种解决类不平衡的问题的损失函数。实验证明，我们的方法在各种域适应设置中均能提高语义分割的适应性能，并超越了现有技术水平。

    Dec, 2020

  • 半监督领域自适应的跨域自适应聚类

    该论文提出了一种名为跨域自适应聚类的新方法，使用敌对训练产生自适应聚类损失，将未标记目标数据的特征分组到聚类中，并在源域和目标域之间进行聚类特征对齐。使用伪标签扩展了目标域中每个类的标记样本的数量，并产生了更强大的聚类核心，从而实现了半监督领域自适应的最佳表现。

    Apr, 2021

  • 多领域学习中的迁移和干扰分离

    本研究研究了多域学习中的迁移学习，提出了新的度量标准，建立了实验协议，并研究了网络容量、任务分组和动态损失加权在减少干扰和促进知识迁移方面的作用。

    Jul, 2021

  • 基于蒸馏鉴别聚类的无监督领域自适应

    该研究提出了一种名为DisClusterDA的新方法，将无监督领域适应问题重新表述为目标数据的判别式聚类，使用基于熵最小化、软Fisher准则和质心分类的聚类目标自适应地过滤目标数据来蒸馏判别式源信息，同时结合并行的受监督学习目标来训练网络，经过对5个基准数据集进行的实验表明，DisClusterDA在这些数据集上的表现优于现有的方法。

    Feb, 2023