Mar, 2021

现实世界域泛化的自适应方法

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 无目标标签领域自适应综述

    本篇综述旨在回答分类器如何从源域学习并推广到目标域，分类方法包括基于样本的方法、基于特征的方法和基于推理的方法，文章还探讨了进一步研究所需的一些问题和条件。

    Jan, 2019

  • 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

  • 寻找失落的领域泛化

    本文介绍一种在不同训练集下预测性能好的算法——domain generalization algorithms，并提出它们在实际应用中的可用性。作者实现了一个名为 DomainBed 的测试平台，测试了不同数据集、不同基准算法和不同模型选择的效果，并发现在经验风险最小化的情况下，预测性能最优。研究人员们的贡献，加上这个领域的开源，将推动可重复性和严格性研究的发展。

    Jul, 2020

  • 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

  • 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

  • 域一般化算法的失效模式

    本文提出了一个可以将错误分解成不同泛化方面的组成部分的域泛化算法评估框架，并将其扩展到捕捉实现不变性的各种失败类型。作者表明，域不变表示学习的策略存在两个问题，并提出了一个可行的调整分类器的方向。通过对Colored MNIST和Camelyon-17数据集的评估，作者发现泛化误差的最大贡献因素因方法、数据集、正则化强度甚至训练长度而异。

    Nov, 2021

  • 单个测试样本跨域泛化学习

    该论文提出了一种利用单个测试样本进行跨域泛化模型训练的元学习方法，将单个测试样本的自适应变形建模为一种变分贝叶斯推断问题，从而在无需额外数据的情况下实现了对每个测试样本的自动调整，并在多个领域泛化基准测试中取得了至少与现有最先进方法相当甚至更好的性能。

    Feb, 2022

  • 领域泛化中模型验证的原则方法

    本研究旨在解决域泛化问题，提出了一种新的模型选择方法，该方法综合考虑分类风险和域差异。通过实验结果验证了该方法的有效性。

    Apr, 2023

  • 领域通用化对领域相关类的应用

    该研究论文提出了一个公平且对比度特征空间正则化的算法，名为FOND，旨在学习可以转移源领域知识的、用于表示在特定领域中仅存在的类的广义表示。实验结果表明该算法在提高特定领域类别的泛化表现上取得了最先进的效果，并提供了可行的数据增强实用技巧。

    Jun, 2023

  • 非平稳领域泛化：理论与算法

    该论文研究了非稳定环境下的领域泛化问题，并提出了一种基于自适应不变表示学习的新算法，该算法利用非稳定模式来训练一个在目标领域上具有良好性能的模型。实验证实了该算法在合成数据和真实数据上的有效性。

    May, 2024