Sep, 2019

多源域自适应领域聚合网络

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TL;DR本研究利用多个源数据集来学习针对不同但相关的目标数据集的模型，并且提出了一种理论上有依据的优化程序。通过有效地调整每个源域的权重，所提出的算法可以在情感分析和数字识别等数据集上显著优于现有的最先进方法。
multiple source datasetsdomain discrepancy minimizationoptimization proceduredomain aggregation networksentiment analysis
发现论文，激发创造
  • MADAN: 多源敌对领域聚合网络用于领域自适应

    本文提出一种新的多源领域自适应 (MDA) 框架，通过设计一个端到端的多源对抗性域聚合网络 (MADAN) 来解决领域自适应中的像素级对齐和任务特征不对齐等挑战，并通过在数字识别、对象分类和模拟到真实语义分割等领域进行广泛的实验，证明 MADAN 和 MANDA + 模型的优越性。

    Feb, 2020

  • 多源域自适应语义分割

    本文提出了一种多源领域自适应的新型框架 MADAN，其中包括通过动态语义一致性生成每个源的适应域，通过子域聚合鉴别器和交叉域循环鉴别器使得不同的适应域更紧密地聚合，以及在训练分割网络时对聚合域和目标域进行特征级对齐。实验表明，MADAN 模型优于现有的最先进方法.

    Oct, 2019

  • 神经网络对抗训练的多源域适应

    本论文提出了一种新的多源域自适应的一般化界限，并使用对抗神经网络学习特征表示，取得了在情感分析、数字分类和车辆计数等数据集上显著的适应性表现。

    May, 2017

  • 多源域适应回归

    多源领域自适应算法通过回归问题的两步骤流程，提供了在多个源领域利用信息进行预测的方法，其中使用了灵活的单源自适应算法和集成学习，通过多种学习范式在目标适应学习器中实现线性组合，改进了预测性能。

    Dec, 2023

  • 针对领域泛化的领域对抗神经网络：工作原理与改进方法

    本研究通过研究 DANN 在域泛化中的应用，讨论其使用的条件并考虑其作为训练时的动态过程。实验证明了我们提出的算法对于域泛化问题的扩展是有效的。

    Feb, 2021

  • 动态对抗适应网络的迁移学习

    该论文提出了一种新的动态对抗自适应网络（DAAN），旨在在量化评估全局和本地域分布的相对重要性的同时，动态学习域不变表示。DAAN 是首次尝试对深层对抗学习进行动态自适应分布的实践。该方法在真实应用中易于实现和训练，并取得了比现有方法更好的分类准确性，结果表明对抗迁移学习中动态分布自适应的必要性和有效性。

    Sep, 2019

  • 视觉情感分类的多源域适应

    本文提出了一种多源领域自适应方法，称为多源情感生成对抗网络（MSGAN），用于视觉情感分类，通过循环一致性对抗性学习以端到端的方式，MSGAN 可以学习找到一个统一的情感潜在空间，其中来自源域和目标域的数据共享类似的分布。对四个基准数据集进行的广泛实验表明，MSGAN 在视觉情感分类方面明显优于最先进的多源领域自适应方法。

    Jan, 2020

  • 最佳来源前进：通过源特定网络进行域通用化

    通过引入多个特定于源域的分类器，利用预测目标样本属于每个源域的概率进行最优融合，并引入一个域不可知组件来支持最终分类器，我们的深度学习模型在两个公共基准测试上表现出很强的泛化能力。

    Jun, 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

  • 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