学习领域不变表示以多源迁移学习

Nov, 2021

学习领域不变表示以多源迁移学习

On Learning Domain-Invariant Representations for Transfer Learning with Multiple Sources

Trung Phung, Trung Le, Long Vuong, Toan Tran, Anh Tran...

TL;DR本研究探讨了多源领域自适应和领域泛化设置中的目标通用损失的上界和两种领域不变表示的定义，并研究了强制学习每个领域不变表示的优缺点和权衡，并通过实验来检查这些表示的权衡，探索了我们所开发的理论的其他有趣特性。

Abstract

domain adaptation (DA) benefits from the rigorous theoretical works that study its insightful characteristics and various aspects, e.g., learning domain-invariant representations and its trade-off. However, it se

domain adaptation multiple source da domain generalization domain-invariant representations target general loss

发现论文，激发创造

学习不变表示以进行领域自适应

本文针对无监督域适应学习中常见的假设提出了简单反例，证明了这些假设并不足以保证域适应的成功；提出了一种基于信息理论的弱化条件，并证明了任何试图学习不变表示的域适应方法的联合误差都存在一种基本的权衡；最后，通过实验验证了理论结果。

Jan, 2019

平衡辨识性和迁移性以实现无源域自适应

在源 - 无源领域自适应（DA）场景下，本文提出了一种混合原始和对应的泛化样本的解决方案，用于提高领域的转移能力和保护隐私，在现有的无源 DA 方法上实现提高识别和转移的平衡，并在分类和语义分割任务上实现了最先进的性能，在单源和多源场景下均给出实验验证。

Jun, 2022

最佳来源前进：通过源特定网络进行域通用化

通过引入多个特定于源域的分类器，利用预测目标样本属于每个源域的概率进行最优融合，并引入一个域不可知组件来支持最终分类器，我们的深度学习模型在两个公共基准测试上表现出很强的泛化能力。

Jun, 2018

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

半监督域自适应的学习不变表示和风险

本论文提出了一种用于半监督域适应的算法 LIRR，它能同时学习不变的表示和风险，并将特征空间中的边缘和条件分布对齐，实现了目标泛化能力的有意义提高。该算法在分类和回归任务上实现了最先进的性能和显著的改进。

Oct, 2020

多领域判别分析实现领域泛化

本文提出了一种多领域判别分析方法 (MDA) 来处理分类任务中的域泛化问题，通过学习一个域不变的特征变换，旨在实现每个类别之间领域的最小差异、类别之间最大可分性以及整体最大紧凑性，在学习理论分析中提供了过度风险和泛化误差的限制，通过对合成数据集和真实基准数据集的全面实验，证明了 MDA 的有效性。

Jul, 2019

最大化域独立性表示改进迁移学习

本文介绍了一种新的方法，将敌对模型与变分自编码器相结合，利用领域无关表示和领域相关表示以及对后者进行大小惩罚的机制来进行跨领域学习，并在多个图像数据集上展示了它对于预训练模型的优越性。

Jun, 2023

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

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

启发式域自适应

本文提出了一种基于启发式搜索的领域不变和领域特定信息建模方法 —— 启发式领域自适应 (HDA)，并通过导出启发式表示约束，提出了一种启发式领域自适应网络 (HDAN)。实验证明，该方法在无监督 DA、多源 DA 和半监督 DA 等任务上均超过了现有最先进方法。

Nov, 2020