CVPRMar, 2019

针对部分领域适应的样例迁移学习

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TL;DR本文通过提出 Example Transfer Network（ETN）的方法，使得源域与目标域的表示更具有代表性而形成一种权衡，从而在部分领域适应任务中取得最新的成果。
domain adaptationdeep networkspartial domain adaptationexample transfer network (etn)state-of-the-art results
发现论文，激发创造
  • 部分对抗域适应

    本文提出部分域自适应作为一种新的域自适应场景，旨在将现有大型域中的深度模型转移到未知小型域中，通过下调异常源类别数据来训练源分类器和域对手，同时匹配共享标签空间中的特征分布来同时缓解负迁移并促进正迁移，实验证明这种方法在多个数据集上的部分域自适应任务中超越了现有的最先进结果。

    Aug, 2018

  • 选择性对抗网络的部分迁移学习

    该研究论文介绍了一种名为 Selective Adversarial Network (SAN) 的选择性对抗网络，用于解决部分转移学习（partial transfer learning）问题，从而实现大数据时代的分类和特征转移学习优化。实验结果显示，我们的模型优于多个基准数据集上的现有最先进结果。

    Jul, 2017

  • 自适应累积知识迁移用于部分领域自适应

    本文介绍了一种自适应积累知识传递框架（A $^ 2$ KT），其中包括自适应积累机制，双特征分类器结构以及最大化聚类中心差异性和最小化聚类紧密度以获得更多领域不变性和任务特定的共享类别数据区分能力，该框架旨在解决部分域适应问题。复杂的实验表明该模型比当前 PDA 方法表现更优秀。

    Aug, 2020

  • 一种使用源原型的健壮负学习方法应用于部分领域适应

    本文提出了一个鲁棒的部分领域自适应（PDA）框架，通过结合鲁棒的目标监督策略来缓解负迁移问题。它利用集成学习并包括多样的、互补的标签反馈，减轻了错误反馈的影响并促进了伪标签的改进。与仅依赖于分布对齐的一阶矩不同，我们的方法通过源样本原型和高置信度目标样本，在域不变的方式下提供了明确的目标来优化类内紧凑性和类间分离性。值得注意的是，我们通过先验地推断源样本原型来确保源数据的隐私，从而在自适应阶段不需要访问源数据。我们进行了一系列全面的实验证明分析，涵盖了一系列部分领域自适应任务。对基准数据集的全面评估证实了我们的框架的增强鲁棒性和泛化性，展示了其相对于现有最先进 PDA 方法的优越性。

    Sep, 2023

  • 强化传输网络进行选择性传输的局部域自适应

    针对部分领域自适应 (PDA) 问题，我们提出了一种基于加强学习的转移网络 (RTNet)，利用高层次和像素级别信息进行数据选择，并在共享标签空间中最小化域之间的差异，具有良好的性能表现。

    May, 2019

  • 学习发现知识：一种弱监督部分领域适应方法

    本文介绍了一种简单而有效的基于自适应学习的域自适应方法，称为自适应迁移分类器学习（SP-TCL），用于解决弱监督下的部分域自适应问题，通过精心设计的损失函数发现准确知识并在遵循自适应学习方案下从源域中迭代地排除示例，实现了目标域的成功适应，多项基准测试结果表明 SP-TCL 在多个广义域适应任务中明显优于现有方法。

    Jun, 2024

  • 深度转移网络：无监督域自适应

    该论文提出了一种名为 Deep Transfer Network 的领域适应框架，其中高度灵活的深度神经网络用于实现分布匹配过程，在分类准确性和执行时间等方面取得了显著的改进。

    Mar, 2015

  • 判别式对抗领域自适应

    提出了一种基于判别式对抗领域适应 (DADA) 的新型对抗学习方法，其鼓励在输入实例的任何情况下，类别和域预测之间存在相互抑制关系，以解决现有方法中任务和域分类器相互独立导致的收敛问题，该方法能够在实际条件下定义一个最小极值博弈，促进联合分布对齐。除传统的闭集领域适应以外，还将 DADA 扩展到部分和开放集领域适应的极具挑战性的问题设置中，在基准数据集上实验表明了该方法的有效性并达到了三个场景下的最新成果。

    Nov, 2019

  • AED-PADA: 通过主要对抗领域适应性提高对抗样本检测的泛化能力

    通过主对抗领域适应的对抗性样例检测方法（AED-PADA），针对现有检测方法在广泛应用中存在的泛化性能较差的问题提出了解决方案，通过识别主对抗领域（PAD）并利用多源领域适应实现对对抗性样例的检测，实验表明我们的方法在具有极小幅度干扰的挑战性场景中具备突出的泛化能力。

    Apr, 2024

  • 深度学习时代的多源域适应：系统综述

    本文介绍了多源域适应的概念和相关技术方法，探讨了其在深度学习时代的发展趋势和研究方向，为该领域的研究提供借鉴和参考。

    Feb, 2020