CVPRNov, 2021

面向域泛化的基于原则的解缠方法

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TL;DR提出了一种名为 DDG 的方法，利用基于约束的优化形式来处理机器学习模型的泛化问题，并以有限维参数化和经验逼近的方式对其进行简化，同时提出了一种基于原始对偶算法来实现表示分离和域泛化的方法。DDG 方法可以学习到语义概念的内在表示，使其对干扰因素具有不变性，并可以在多个领域中得到良好的 OOU 性能表现。
machine learningout-of-distribution datadisentanglement-constrained domain generalizationprimal-dual algorithmsemantic concepts
发现论文，激发创造
  • 面向领域泛化的领域特定特征解缠

    我们提出了一种新的基于对比的解缠方法 CDDG，通过利用解缠特征来利用被忽视的领域特定特征，从而便于提取所需的跨领域类别特征进行 DG 任务。与其他先进方法相比，对各种基准数据集进行的广泛实验表明了我们方法的优越性。此外，可视化评估证实了我们方法在实现有效特征解缠方面的潜力。

    Oct, 2023

  • 领域泛化：一份调查报告

    本文综述了过去十年领域泛化方向的研究进展，包括领域泛化的定义，现有的方法和理论，并提供未来研究方向的见解和讨论。

    Mar, 2021

  • 通过分离虚假因素和增强潜在相关性学习可普遍适用的模型

    通过从样本和特征角度出发，强调相关联系并消除不相关联系，我们提出了两个模块，用于提高模型的泛化能力，从而获得跨多个领域的领域不变表示，实验结果表明，嵌入这两个模块的卷积神经网络（CNNs）或多层感知机（MLPs）能够取得优秀的结果，例如在 Digits-DG 上的平均准确率为 92.30%。

    Jan, 2024

  • 有限数据之外：通过外推实现无数据外域泛化

    利用大型语言模型和文本到图像生成技术，我们介绍了一种领域外推方法，通过合成全新领域的高保真、逼真的图像来显著提高域泛化数据集的训练效果，实现了单一和多领域泛化任务上的显著改进，甚至在没有任何收集数据的条件下，超过了监督设置的表现。

    Mar, 2024

  • 动力系统重建中的跨领域推广

    我们提供了一个形式框架，解决了动力系统重构中的泛化问题。通过引入基于拓扑概念和遍历理论的数学概念，我们证明了黑盒深度学习技术通常无法学习到具有泛化能力的动力系统重构模型。我们的研究对动力系统重构中的泛化问题进行了首次全面的数学处理，并深入理解了泛化问题的根本原因以及如何在实践中解决这些问题。

    Feb, 2024

  • 动态领域泛化

    提出一种名为 “动态域泛化”(DDG) 的新颖域泛化变体，其中模型学习扭曲网络参数以适应来自不同域的数据，并使用元调整器来扭曲网络参数，以便针对不同来源和目标域进行动态调整。通过使用 DomainMix 来模拟不同域的数据进行教学，以帮助元调整器适应未来的未知目标领域，无需经过训练即可实现模型的自适应调整，实验证明该方法的有效性。

    May, 2022

  • 将自监督表示适应多领域设置

    提出了一种通用、轻量级的领域解缠模块（DDM），用于在多个不同领域进行自我监督编码器的表示学习，具有更好的泛化性能。

    Sep, 2023

  • 领域对抗深度图像生成用于领域泛化

    本文介绍了一种基于深度生成对抗网络的领域泛化方法，通过生成新的数据使学习模型适应未知的测试领域，从而提高模型的准确性和鲁棒性。

    Mar, 2020

  • 机器学习模型中的域泛化在无线通信中的应用：概念，现状和开放问题

    该论文综述了近年来在无线通信领域使用机器学习和领域泛化方法的研究进展，重点讨论了如何使用不同数据源进行域泛化，以应对实际应用中源数据和目标数据之间的分布偏移所带来的挑战。

    Mar, 2023

  • 有监督对比学习建模鉴别性表示进行领域外检测

    本文提出了一种监督对比学习方法和对抗性增强机制，在语义空间中学习以区分任务型对话系统中的域外意图，并实证了该方法对于 OOD 检测的效果。

    May, 2021