Dec, 2020

SENTRY: 无监督域适应的选择性熵优化通过委员会一致性

HTML
PDF
TL;DR提出了一种基于自我训练和预测一致性的无监督域自适应算法（SENTRY），它利用随机图像变换的委员会评估目标实例的可靠性，通过增加高度一致性目标实例的置信度，减少高度不一致实例的置信度来选择性地最小化预测熵和最大化预测熵。该算法结合了基于伪标签的近似目标类平衡方法，在标签分布转移方面具有优异表现。
发现论文，激发创造
  • 无监督深度域自适应的最小熵相关对齐

    采用深度学习方法实现无监督域自适应，通过研究源域和目标域之间的二阶矩对齐可以最小化熵，提出了一种比欧几里得方法更有原则性的策略，利用源到目标的正则化器以无监督和数据驱动的方式量化，并在标准性的域适应基准测试中证实了该框架的优势。

    Nov, 2017

  • 无监督多目标域自适应: 信息论方法

    本研究提出了一种信息理论方法来处理具有多个相似目标领域的无监督域适应问题，通过寻找一个共同的潜在空间，同时利用信息理论方法实现共享和私有信息的分离，并利用高效的优化算法完成从单一源到多个目标领域的自适应过程。

    Oct, 2018

  • 通过极小化最大熵进行半监督域自适应

    提出了一种基于Minimax Entropy的半监督域自适应方法，在有限的标记信息下，与其他基线方法相比，提高了无标记目标数据分类的准确性。

    Apr, 2019

  • 通过校准不确定性进行无监督领域自适应

    本文提出了一种基于源域推广到目标域的无监督领域适应方法，该方法通过校准源域和目标域的预测不确定性（以Renyi熵度量）来实现，使用变分贝叶斯学习可靠的不确定性估计，并讨论了其理论性质并在实验中验证了其有效性。

    Jul, 2019

  • 伪标记中选择性的无监督多源自由领域自适应的优势

    该研究提出了一种利用信息论界限和特征对齐技术，将目标数据划分为伪标记子集和无标记子集以实现平衡的无监督域自适应方法，取得了比现有方法更好的性能表现。

    Feb, 2022

  • 先验知识指导的无监督域自适应

    本文提出一种基于知识引导的无监督领域自适应（KUDA）方法，通过利用目标域的先验知识，将该先验知识应用于模型生成伪标签的改进中，从而提高自训练阶段的性能。

    Jul, 2022

  • 兼顾两种世界：面向领域的Transformer用于无监督领域自适应

    提出了一种基于Domain-Oriented Transformer的无监督域自适应方法，通过在不同的领域中聚焦于不同的特征空间进行特征对齐，并为每个领域创建一个特定的面向域的分类器，该方法在多个基准测试中取得了最先进的效果。

    Aug, 2022

  • 让UDA中的U有意义：无监督领域自适应的不变一致性学习

    通过提出不变的一致性学习 (ICON) 方法，本研究在领域自适应和无监督领域适应方面取得了最先进的性能，并在具有挑战性的 WILDS 2.0 基准测试上优于传统方法。

    Sep, 2023

  • 解决无源无监督视频域自适应的标签噪声问题

    使用自主训练、伪标签、微调和师生框架等方法，这篇论文提出了解决视频领域适应性问题的方法，以在没有源数据的情况下实现源无关自适应，并取得了领先的实验结果。

    Nov, 2023

  • 原型部分最优传输用于通用领域适应

    本文解决了通用领域适应（UniDA）中知识迁移面临的领域与类别偏移问题。提出了一种新颖的方法，称为小批量原型部分最优传输（m-PPOT），用于实现部分分布对齐。实验结果表明，该方法在性能上优于现有的最先进UniDA方法，具有重要的应用潜力。

    Aug, 2024