Jul, 2019

多领域判别分析实现领域泛化

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 重新思考领域泛化：可辨别性与泛化能力

    域泛化的新观点，创造了具有强大可辨别性和鲁棒普适性的特征，通过 Selective Channel Pruning 和 Micro-level Distribution Alignment 两个核心组件，解决了当前域泛化中特征泛化和差异化挑战。

    Sep, 2023

  • 深度领域泛化的多组分图像转换

    通过生成对抗网络生成的合成数据和应用 DA 方法到 DG 场景的协议，作者提出了两种方法来解决领域泛化挑战，并在四个跨领域基准数据集上进行了大量实验。实验结果表明，所提出的模型在 DG 方面优于当前最先进的方法。

    Dec, 2018

  • 利用领域特定特征增强领域泛化

    本文提出了一种新颖的理论框架 meta-Domain Specific-Domain Invariant（mDSDI），通过元学习框架优化是领域特定表示，并通过同时学习领域特定和领域不变特点，在潜在空间中区分特征，从而针对源域进行自适应，并在未知域上获得强大的泛化能力，实验证明这种方法在领域一般化中具有竞争力。

    Oct, 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

  • 单一领域泛化的多样化学习

    本研究提出了使用样式互补模块来增强模型的泛化能力，从而解决单域泛化中由于样本多样性有限而导致的泛化性能下降。通过在三个基准数据集上进行大量实验，结果表明本方法优于现有的单域泛化方法，最高提升了 25.14%。

    Aug, 2021

  • 基于元学习的交叉领域验证的判别式对抗领域泛化

    本文提出基于元学习的 Discriminative Adversarial Domain Generalization（DADG）框架来改善机器学习模型的泛化能力，包括学习一般化的特征表示和分类器，在三个基准数据集的对比中，DADG 始终优于基线 DeepAll，并在大多数评估情况下优于其他现有的领域泛化算法。

    Nov, 2020

  • 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

  • 动态领域泛化

    提出一种名为 “动态域泛化”(DDG) 的新颖域泛化变体，其中模型学习扭曲网络参数以适应来自不同域的数据，并使用元调整器来扭曲网络参数，以便针对不同来源和目标域进行动态调整。通过使用 DomainMix 来模拟不同域的数据进行教学，以帮助元调整器适应未来的未知目标领域，无需经过训练即可实现模型的自适应调整，实验证明该方法的有效性。

    May, 2022

  • 发现领域解耦来进行广义多源域自适应

    本研究提出了一种多源领域适应方法 (GM-DA)，试图解决传统方法中源域与目标域之间类别不完全重叠的问题，该方法基于变分域解缠绕 (VDD) 框架，借助在线伪标签来识别未知类别的目标样本，并且在两个基准数据集上展现了该框架的有效性。

    Jul, 2022

  • 边缘传递学习实现域泛化

    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.

    Nov, 2017