AAAIJan, 2020

基于 DistanceNet-Bandits 的多源领域自适应文本分类

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TL;DR研究了领域自适应算法在目标域的性能与源域误差和数据分布之间的差异度量函数的关系，提出了一种基于距离度量的方法用于 NLP 任务，开发了一个 DistanceNet 模型和 DistanceNet-Bandit 模型，证明了这些模型在无监督领域适应中的优越性。
发现论文，激发创造
  • 朝向领域自适应的神经上下文赌博

    通过从源域收集反馈，我们介绍了第一个用于情境强盗的通用领域适应方法。我们的方法在跨领域适应时维持亚线性遗憾界限，并在真实世界数据集上表现优于现有的情境强盗算法。

    Jun, 2024

  • 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

  • 多源蒸馏领域自适应

    该论文提出了一种新的多源蒸馏领域自适应（MDDA）网络，该网络考虑了多个源和目标之间的不同距离以及源样本与目标样本的不同相似性，通过预先训练源分类器、将目标映射到每个源的特征空间、选择最近的源样本进行微调和使用不同的域权重对不同预测进行聚合等四个阶段实现。实验表明，该方法明显优于现有的方法。

    Nov, 2019

  • 领域自适应：学习界限和算法

    本文介绍了一种针对域自适应问题的新型分布距离度量 —— 偏差距离，并给出了不同损失函数的估计方法以及普遍推广界限。同时，本文也探讨了偏差距离减少和多种损失函数的最小化算法，并验证了其在不同应用场景的有效性。

    Feb, 2009

  • 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

  • 神经网络的领域对抗性训练

    本文提出了一种新的领域适应的表示学习方法，使用神经网络架构从源域的有标签数据和目标域的无标签数据中推断出训练的特征，该方法增加了标准层和一个新的反向梯度层，可以在文本情感分析、图像分类以及人员重新识别等任务中有效实现领域适应。

    May, 2015

  • 多源域自适应的专家混合模型

    本论文提出了一种用于多源无监督领域自适应的专家混合方法，旨在显式地捕获目标示例与不同源域之间的关系，以点到集度量为表达方式，通过元训练无监督地学习这个度量，并在情感分析和词性标注方面进行实验，证明了我们的方法始终优于多个基准线，并可以稳健地处理负迁移。

    Sep, 2018

  • 无监督域适应中 DIRT-T 方法的应用

    通过集群假设的视角，该研究提出了两个新的模型：结合领域对抗训练和对集群假设违反的惩罚的虚拟敌对领域自适应（VADA）模型以及采用自然梯度步骤进一步减小集群假设违反的 Decision-boundary 迭代细化训练与教师（DIRT-T）模型。广泛的实证结果表明，这两个模型的组合大大提高了数字，交通标志和 Wi-Fi 识别领域自适应基准的最新性能。

    Feb, 2018

  • 多域情感分析的数据选择策略

    本文介绍了一个关于在情感分析中领域适应的研究。我们对领域相似度度量进行了广泛的研究，提出了新的表示方法、度量方法和数据选择。在推文和评论的大规模多领域适应设置中，我们评估了所提出的方法，并证明了它们一致地优于强随机和平衡的基线方法，而我们的选择策略优于实例级选择，并在大型评论语料库上获得了最佳分数。

    Feb, 2017

  • 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