Nov, 2022
自适应对比学习实现的无源域自适应
Divide and Contrast: Source-free Domain Adaptation via Adaptive Contrastive Learning
Ziyi Zhang, Weikai Chen, Hui Cheng, Zhen Li, Siyuan Li...
TL;DR本文探讨了一种实际的领域自适应任务,称为无源域自适应(SFUDA),在此任务中,源预训练模型在没有访问源数据的情况下适应于目标域。我们介绍了一种新的 SFUDA 范例 Divide and Contrast(DaC),使用自适应对比学习框架,通过预测的置信度将目标数据分为类似源域和特定于目标域的样本,并针对每个组别进行调整目标,以在全局和局部层面上提高性能