Oct, 2020

基于结构因果模型的领域自适应

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TL;DR论文利用结构因果模型来分析和比较了领域适应方法的预测性能，提出了一种新的 CIRM 方法，并提供了可复现的综合实验来说明该理论的假设在实践中的优势和不足。
domain adaptationstructural causal modelsprediction performanceassumptionscirm method
发现论文，激发创造
  • 因果机制转移的少样本领域自适应

    本文提出了一种利用机制转移适应目标领域的方法，该方法可以在数据生成机制在不同领域间不变的假设下应对非参数移位问题，并应用因果模型中的结构方程来进行域适应，实验证明该方法可以在回归问题中有效使用。

    Feb, 2020

  • 领域自适应时间序列分类以减轻协变量漂移

    本文提出一种新的基于监督学习的域适应技术，利用最优传输方法和嵌入相似性技术，从少量样本中搜索最优类别相关转换，并在推理中选择相应的转换，能够减小领域差异，并在多个包括模拟和手写数据集的领域漂移时间序列数据集上进行了广泛的评估。

    Apr, 2022

  • 利用因果推断预测不变条件分布进行域适应

    研究通过因果推论来解决领域适应问题，并提出了一种不依赖先前的因果结构和干预目标的方法，该方法可实现对目标变量在多个领域中的分布进行预测。

    Jul, 2017

  • 判别式标签一致性域自适应

    本文提出了一种新颖的无监督域自适应方法，通过同时优化理论上建立的误差界的三个项，迭代搜索潜在的共享特征子空间，来降低数据分布差异并增加类间距离，以有效学习目标数据的预测器。同时，还考虑了数据异常值的影响以避免负面知识迁移。实验和分析验证了该方法的有效性和优越性。

    Feb, 2018

  • 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

  • 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

  • 深度学习时代的多源域适应：系统综述

    本文介绍了多源域适应的概念和相关技术方法，探讨了其在深度学习时代的发展趋势和研究方向，为该领域的研究提供借鉴和参考。

    Feb, 2020

  • 基于图模型的领域适应问题推断

    本文基于数据驱动的无监督域适应，提出使用图形模型作为联合分布变化特征的紧凑表示，并将域适应视为贝叶斯推理问题，区分分布的常变模块并指定跨域之间的变化属性，进而为推导目标变量 $Y$ 的后验分布提供 先验知识，该框架证明适用于合成和真实数据的实验结果。

    Feb, 2020

  • 领域自适应简介

    本文关注的是无监督领域适应问题，该问题中只在源域内提供标签。文章试图从不同角度解释领域适应的类别，并提出了一些成功的浅层和深层领域适应方法。

    Oct, 2020

  • 最优传输理论分析的领域自适应

    本文在探讨域自适应的过程中，提出了一种使用 Wasserstein 度量作为两个数据集分布差异度量的方法，并且通过对多个不同的学习场景的实验证明了这种方法的通用性，同时进一步探讨了这种方法可能比其他现有框架更紧密的原因。

    Oct, 2016