动态对抗适应网络的迁移学习

Sep, 2019

Transfer Learning with Dynamic Adversarial Adaptation Network

Chaohui Yu, Jindong Wang, Yiqiang Chen, Meiyu Huang

TL;DR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。

Abstract

The recent advances in deep transfer learning reveal that adversarial learning can be embedded into deep networks to learn more transferable features to reduce the distribution discrepancy between two domains. Existing adversarial domain adaptation methods either learn a single domain

deep transfer learning adversarial learning dynamic adversarial adaptation network domain-invariant representations distribution adaptation

发现论文，激发创造

动态分布自适应的迁移学习

本文提出了一种名为 DDA（动态分布适应）的新概念，可以对每个分布的相对重要性进行定量评估并解决传输学习问题，进而提出两种新的学习算法 MDDA 和 DDAN，得到了显著改善传输学习性能的结果。

Sep, 2019

条件对抗领域自适应

该研究提出了条件对抗域适应的方法，通过两种新的调节策略，Multilinear 调节和 Entropy 调节，实现对不同领域的分类问题的对抗对齐，超过了五个数据集上的最新成果。

May, 2017

对抗式判别领域自适应

本文介绍了对抗学习的方法能够通过一般化的视角更好地理解前面的方法，并提出了一个新的对抗判别域自适应框架，称为 ADDA，它将判别建模、解除权重共享和 GAN 损失结合在一起，优于竞争的域对抗方法，且在标准的跨域数字分类任务和一种新的更难的跨模态物体分类任务中超越了最新的无监督适应结果。

Feb, 2017

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

多重对抗领域适应

本文提出一种多重对抗领域自适应方法 (MADA)，能够捕获多模态结构，利用多个领域判别器实现不同数据分布的精细对齐，利用随机梯度下降计算梯度，证据表明该模型在标准领域自适应数据集上优于现有最先进方法。

Sep, 2018

深度适应网络学习可迁移特征

本文提出了一种新的深度自适应网络 (DAN) 结构，它将多个领域的分布嵌入到再生核 Hilbert 空间中，并应用最优多核选择方法以匹配均值嵌入。DAN 能够学习具有统计保证的可传递特征，并通过核嵌入的无偏估计来实现线性扩展。实验证据表明，所提出的架构在标准领域自适应基准数据集上获得了最先进的图像分类误差率。

Feb, 2015

高效推断的动态领域自适应

本文提出了一种动态域自适应框架（DDA），该框架可以在低资源情况下实现高效的目标推理，并继承域适应所带来的有利泛化能力，同时应用领域混淆约束来提高适应性能。

Mar, 2021

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

意识到类关系的对抗域自适应

本文提出了一种新的关系感知对抗域自适应（RADA）算法，通过使用一个单一的多类域鉴别器，强制进行领域对抗训练的同时学习 inter-class 依赖关系结构，并将此结构与从源域的标签预测器中表征出的 inter-class 依赖关系对齐，证明了该方法在改善基准数据集性能方面显著提高了类关系的应用。

May, 2019

主动对抗域自适应

提出了一种积极学习的方法，通过敌对领域自适应（AADA）进行表示转移，其探索了两个相关问题之间的双重性：敌对领域对齐和重要性采样来适应跨域模型，以及将两种方法结合在一个框架中进行领域自适应和转移学习，当源域有许多标记示例而目标域没有时，它提供了重要的改进。

Apr, 2019