Nov, 2019

使用多个潜在领域的混合模型进行领域泛化

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TL;DR该研究使用多种潜在领域混合的方式来提高神经网络的领域泛化能力，通过聚类将样本分为不同的领域，并通过对抗学习训练领域不变特征提取器来发现潜在领域，并利用风格特征进行聚类，达到不需要使用领域标签的领域泛化模型的训练。该方法表现优于传统的领域泛化方法，包括使用领域标签的方法。
domain generalizationlatent domainsadversarial learningstyle featuresperformance improvement
发现论文，激发创造
  • 特征评论家网络用于异构域通用化

    该论文提出一种学会学习的方法，通过学习辅助损失本身来提高模型的泛化能力，进而应用于领域推广的问题，包括传统领域推广和异构域推广。实验结果表明，该方法在两种情况下优于现有的解决方案。

    Jan, 2019

  • 基于模型的领域通用化

    本篇论文提出了一种基于模型的域泛化方法，通过对数据生成过程和同变性条件的建模，将域泛化问题转化为一个无限维的有约束统计学习问题，并利用非凸对偶理论发展了有约束松弛的统计问题，提出了具有收敛保证的域泛化算法，并在 ColoredMNIST，Camelyon17-WILDS，FMoW-WILDS 和 PACS 等基准测试中取得了高达 30 个百分点的改进。

    Feb, 2021

  • 通过发现潜在领域来提升域自适应

    本文提出了一种基于深度卷积神经网络的领域自适应方法，在自动发现图像数据集中的潜在领域并利用此信息来学习鲁棒的目标分类器方面取得了显著优于现有方法的结果，其中引入了两个主要组件，一个是自动计算源样本分配到潜在领域的支路，另一个是利用领域成员信息对齐 CNN 内部特征表示分布的新型图层。

    May, 2018

  • 通过分布匹配进行到未见过的领域的泛化

    本文探讨监督学习中数据导致的实际问题，着重于领域泛化研究，提出最小化给定领域对之间差异的方法，并在 EEG 数据集中验证了该策略。

    Nov, 2019

  • 混合样式领域泛化

    本研究介绍了一种新的基于概率混合实例级别特征统计的域泛化方法 MixStyle 来提高卷积神经网络模型的泛化性能，该方法着眼于图像风格与视觉域之间的关联关系，并将其应用于 CNN 的底层进行数据增广，既可用于分类任务还可应用于实例检索和强化学习等任务。

    Apr, 2021

  • 深度域泛化的批归一化嵌入

    该研究提出一种基于批标准化和集成模型的域泛化方法，以在不同和未知的领域中提高机器学习模型的鲁棒性和分类准确性。

    Nov, 2020

  • 基于模型无关语义特征学习的域泛化

    研究域常规化问题及其解决方法，通过使用基于梯度的元训练和元测试过程，引入了两种补充损失来明确地规范特征空间的语义结构，从而取得了两个常见对象识别基准测试的最新效果。

    Oct, 2019

  • 领域密度转换的域不变表示学习

    本论文提出了一种基于对抗生成网络的方法，通过学习域间变换的不变性来实现域不变表示的学习，以解决领域泛化问题，并在多个广泛使用的数据集上取得了与最先进模型竞争的结果。

    Feb, 2021

  • 现实世界域泛化的自适应方法

    本论文提出了基于领域自适应的方法，将无监督训练样本中的领域信息作为辅助信息，采用学习的鉴别性领域嵌入构建领域自适应模型，用于即使在未见过领域上的预测任务。该方法在各种领域泛化基准上均实现了最先进的性能，并引入了首个现实世界的大规模领域泛化基准 Geo-YFCC，相对于现有的方法，该基于领域自适应的方法在该数据集上实现了显着的优化。

    Mar, 2021

  • 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