May, 2023

领域偏移的深入研究：通过依赖正则化进行迁移学习

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TL;DR本论文提出了一种新的领域自适应方法，它可以分别测量内部依赖结构和边际之间的差异，并通过优化它们之间的相对权重来放松传统方法的死板性。实验结果表明，与各种基准领域适应模型相比，该方法的改进非常显著和稳健。
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发现论文，激发创造
  • 领域自适应和迁移学习简介

    介绍了机器学习中领域自适应和转移学习的数据分布变化问题，分类模型的风险最小化框架及其在复杂变化中的应用，并讨论了多种方法来解决这些问题，但要实现实用化仍需解决许多问题。

    Dec, 2018

  • 领域自适应的判别式主动学习

    本文提出了一种用于区域自适应的主动学习方法，通过使用三阶段的主动对抗训练神经网络（包括不变的特征空间学习阶段、不确定性和多样性准则及其折衷的查询策略，以及使用查询的目标标签重新训练阶段)，该方法可以减少数据标注的工作量，对四个基准数据集进行的实证比较表明了该方法的有效性。

    May, 2020

  • 领域自适应简介

    本文关注的是无监督领域适应问题，该问题中只在源域内提供标签。文章试图从不同角度解释领域适应的类别，并提出了一些成功的浅层和深层领域适应方法。

    Oct, 2020

  • 紧密但不同的领域自适应

    该论文提出了一种名称为 CDDA 的方法，通过最大平均差异度量源和目标域之间的差异，生成具有约束力的潜在特征表示，并提出标签平滑性和几何结构一致性的约束条件，进一步提高其适应领域的区分能力。

    Apr, 2017

  • 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

  • 领域自适应理论概述：学习界限与理论保证调查

    该论文综述了迁移学习中的一个具有代表性的子领域 —— 领域自适应，介绍了基于不同统计学习框架的学习界限等方面的理论研究现状。

    Apr, 2020

  • 动态分布自适应的迁移学习

    本文提出了一种名为 DDA（动态分布适应）的新概念，可以对每个分布的相对重要性进行定量评估并解决传输学习问题，进而提出两种新的学习算法 MDDA 和 DDAN，得到了显著改善传输学习性能的结果。

    Sep, 2019

  • 深度转移网络：无监督域自适应

    该论文提出了一种名为 Deep Transfer Network 的领域适应框架，其中高度灵活的深度神经网络用于实现分布匹配过程，在分类准确性和执行时间等方面取得了显著的改进。

    Mar, 2015

  • 仅 DIAL: 用于无监督领域适应的域对齐层

    本研究通过引入 DomaIn Alignment Layers 方法解决领域适应中的特征分布偏移问题，从而提高视觉识别系统在不同领域数据集上的成功率，并在三个公开基准测试中取得了成功的实验结果。

    Feb, 2017

  • 标签偏移下的领域自适应正则化学习

    提出了一种基于正则化的学习算法 Regularized Learning under Label shifts (RLLS)，该算法能够校正源域和目标域之间标签分布的转移，通过估计带权重的源目标数据并训练分类器，并以此推导出分类器在目标域的泛化边界，提出了一种小样本区间和大转移区间下考虑权重估计的正则估计器，实验证明，相比现有方法，RLLS 能够提高分类准确率，特别是在低样本和大转移区间。

    Mar, 2019