Feb, 2022

基于伪目标域的多源无监督域自适应

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TL;DR提出了一种新的多源域自适应方法 Pseudo Target for MDA (PTMDA)，采用敌对学习与度量约束将每组源和目标域映射到特定的子空间，并构造了一系列伪目标域进行训练以提高性能。此外，为提高深度神经网络的传递性，用有效的匹配规范化层代替传统批规范化层，给出理论分析和实验探究证明了该方法的有效性。
multi-source domain adaptationpseudo target for mdaadversarial learningmatching normalization layerdeep neural networks
发现论文，激发创造
  • 深度学习时代的多源域适应：系统综述

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    Feb, 2020

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    在深度学习时代，由于很难获得大规模标记数据来训练先进的深度神经网络，因此将已学习的知识从有标签的源领域转移到无标签或稀疏标签的目标领域成为一种吸引人的替代方法，而多源领域适应则是在收集有不同分布的多个源的标记数据中的一个强大而实用的扩展。在本次调查中，我们首先定义了各种多源领域适应策略。接着，我们从不同的角度系统地总结和比较了现代多源领域适应方法，以及常用的数据集和一个简单的基准测试结果。最后，我们讨论了值得探索的多源领域适应的未来研究方向。

    May, 2024

  • 领域增强的域自适应

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    Feb, 2022

  • 多源蒸馏领域自适应

    该论文提出了一种新的多源蒸馏领域自适应（MDDA）网络，该网络考虑了多个源和目标之间的不同距离以及源样本与目标样本的不同相似性，通过预先训练源分类器、将目标映射到每个源的特征空间、选择最近的源样本进行微调和使用不同的域权重对不同预测进行聚合等四个阶段实现。实验表明，该方法明显优于现有的方法。

    Nov, 2019

  • 基于伪源域的生成、增强和对齐方法：面向无源领域适应

    本文提出了一种基于伪源域的方法，通过生成和扩充伪源域，引入四种新的基于伪标签的策略 loss 进行分布对齐，并在伪源域和剩余目标域之间引入一个域对抗损失，以减少分布漂移，从而有效地解决了无监督域自适应的问题。

    Sep, 2021

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    使用信息论工具从表示学习的角度推导了多源域自适应（MDA）的新型分析。具体而言，研究了具有少量目标标签的监督 MDA 和具有伪标签的无监督 MDA 的联合分布对齐，提出了一种隐式处理目标偏移的新型深度 MDA 算法，最后扩展了相互信息边界以提供一种非平凡的梯度范数估计。所提出的算法在目标偏移 MDA 基准测试中具有与最先进技术相当的性能，并具有改进的内存效率。

    Apr, 2023

  • MADAN: 多源敌对领域聚合网络用于领域自适应

    本文提出一种新的多源领域自适应 (MDA) 框架，通过设计一个端到端的多源对抗性域聚合网络 (MADAN) 来解决领域自适应中的像素级对齐和任务特征不对齐等挑战，并通过在数字识别、对象分类和模拟到真实语义分割等领域进行广泛的实验，证明 MADAN 和 MANDA + 模型的优越性。

    Feb, 2020

  • 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

  • FMDA-OT：通过最优传输进行联邦多源域适应

    通过多源领域自适应的合作性框架，使用最优传输分别进行源领域自适应和目标领域自适应，并利用中央化联合学习架构协同多个源的模型，解决领域自适应中的数据隐私问题。

    Apr, 2024

  • 在线元学习的多源和半监督领域适应

    该论文提出一种基于元学习的框架来进一步增强现有领域适应算法的性能，通过在线的最短路径元学习框架改进了无监督和半监督多源领域适应技术 (DANN，MCD 和 MME)，实验表明达到了多项 DA 基准的最佳效果。

    Apr, 2020