May, 2023

带标签偏移的条件支持对齐域自适应

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TL;DR本文介绍了一种名为CASA的方法，使用条件对抗支持对齐来最小化源域和目标域的特征表示分布之间的条件对称支持差异，以提供更好的分类模型，同时提出了一种新的理论目标风险界来证明对比于现有的边缘支持对齐方法，对齐有条件的特征分布的支持更加优秀。实验结果表明CASA在不同的无监督域适配基准任务中的性能优于其他先进方法。
发现论文，激发创造
  • 无监督域自适应的共同正则化对齐

    本研究提出了一种多样化特征空间的共同约束域对齐方法，用于解决深度神经网络在不同数据分布下的泛化问题，并在多个领域适用。

    Nov, 2018

  • 特征规范自适应方法：适用于无监督域自适应的更大规范更易迁移

    通过适应特征规范实现域适应来解决目标任务的模型性能下降问题，该方法将标准域适应和部分域适应统一计算，并且在 Office-Home 数据集上取得了 11.5% 的性能提升，在 VisDA2017 数据集上取得了 17.1% 的性能提升。

    Nov, 2018

  • 基于正则化条件对齐的无监督域适应

    本研究提出了一种无监督领域自适应方法，通过训练共享嵌入来对齐输入（域）和输出（类）的联合分布，从而使任何分类器对域都不具有特异性。联合对齐不仅确保域的边际分布对齐，还确保标签对齐，并提出了一种新颖的目标函数，鼓励类条件分布在特征空间具有不相交的支持。此外还可以利用对抗正则化来改进没有注释的域上分类器的性能。

    May, 2019

  • 用于目标变换的半共享变分自编码器的无监督域自适应

    本文提出了一种用于无监督域适应的新方法，该方法使用 PS-VAEs 和 CycleGAN 在目标数据集的标签分布与源数据集的标签分布不匹配的情况下进行特征对齐，以解决目标移位问题，并在分类和回归任务中取得了良好的效果。

    Jan, 2020

  • 基于平衡和不确定性感知的部分域自适应方法

    本研究提出了一种用于解决源域与目标域类别不完全相同情况下的无监督域适应问题的方法BA$^3$US，通过两种新技术BAA和AUS来平衡类分布并抑制不确定性的传播，在多个基准测试中，实验结果表明BA$^3$US优于现有方法。

    Mar, 2020

  • 基于原型的标准化输出调节器的对抗域适应

    本研究提出了牵扯到无监督领域自适应的条件对抗训练算法。实验证明基于我们提出的规范化输出的条件方法能够成功地将多模态结构进行对齐，甚至能够超越现有的领域对抗训练方法。同时，将基于原型的条件与规范化输出结合使用可以显著改善适应性性能。

    Mar, 2020

  • 带有条件和标签漂移的对抗式无监督域自适应：推断、对齐和迭代

    本文提出了一种通过对齐条件和标签分布来实现对抗式无监督域自适应的方法，并提出了一种新的优化策略。实验结果表明，它在分类和分割的无监督域自适应上具有很好的效果。

    Jul, 2021

  • 无监督领域自适应对抗鲁棒性

    本文提出一种通过利用ImageNet预训练模型中的中间表示，使得源域与目标域学习到的特征分布更加接近，从而提高无监督域适应模型在未标记数据上的对抗鲁棒性，不需要对抗干预或标签要求。

    Sep, 2021

  • 兼顾两种世界：面向领域的Transformer用于无监督领域自适应

    提出了一种基于Domain-Oriented Transformer的无监督域自适应方法，通过在不同的领域中聚焦于不同的特征空间进行特征对齐，并为每个领域创建一个特定的面向域的分类器，该方法在多个基准测试中取得了最先进的效果。

    Aug, 2022

  • 让UDA中的U有意义：无监督领域自适应的不变一致性学习

    通过提出不变的一致性学习 (ICON) 方法，本研究在领域自适应和无监督领域适应方面取得了最先进的性能，并在具有挑战性的 WILDS 2.0 基准测试上优于传统方法。

    Sep, 2023