Sep, 2023

走向可靠领域泛化：一个新的数据集和评估

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TL;DR我们提出了一个新的域泛化任务，用于手写汉字识别，评估了 18 种域泛化方法，并展示了现有方法在该数据集上的性能仍然不令人满意。我们揭示了域泛化方法的更多性质，并主张研究人员参考方法的动态性能进行更全面和可靠的评估。我们将在文章发表时公开我们的数据集，以促进域泛化的研究。
distribution shiftsdeep neural networksdomain generalizationhandwritten chinese character recognitiondynamic performance of methods
发现论文，激发创造
  • 更深，更广，更艺术化的领域泛化

    本文主要介绍了如何利用深度学习和 CNN 模型处理领域泛化问题，建立起一个更加完整的基准测试数据集，并在其中进行了对比实验，证明了该方法的优越性以及提出的数据集的更高难度值。

    Oct, 2017

  • 关于认证和提高对未见领域的泛化能力

    本文提出了一种基于分布鲁棒优化的普适认证框架，旨在弥补现有基准数据集在测试时无法全面评估领域通用算法的局限性，并提出了一种训练算法，可以用于改进其认证性能。实证评估表明，该方法显著提高了风险压力下模型的最坏损失，而在基准数据集上并未出现显著的性能下降。

    Jun, 2022

  • 泛化到未见领域：关于领域泛化的调查

    这篇论文是对近年来领域泛化（即在一个或多个不同但相关的领域中学习出可以推广到看不见的测试领域的模型）领域的最新进展的首次回顾，涵盖了相关的理论、算法、数据集、应用，并提出了未来的研究方向。

    Mar, 2021

  • 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

  • 领域泛化的情节训练

    本文旨在解决域适应问题，提出训练方法和策略，包括将深度神经网络分为特征提取器和分类器、使用伙伴交互训练方法、训练新问题的稳健性特征。新方法在三个域泛化基准下表现出最先进的性能，还表明该方法有助于计算机视觉中的标准方法。

    Jan, 2019

  • 基于模型的领域通用化

    本篇论文提出了一种基于模型的域泛化方法，通过对数据生成过程和同变性条件的建模，将域泛化问题转化为一个无限维的有约束统计学习问题，并利用非凸对偶理论发展了有约束松弛的统计问题，提出了具有收敛保证的域泛化算法，并在 ColoredMNIST，Camelyon17-WILDS，FMoW-WILDS 和 PACS 等基准测试中取得了高达 30 个百分点的改进。

    Feb, 2021

  • 基于领域知识的改进式深度卷积神经网络用于在线手写中文字符识别

    本研究提出了一种使用区域特定知识增强的深度卷积神经网络识别手写汉字的方法，在 CASIA-OLHWDB1.0 和 CASIA-OLHWDB1.1 数据集上分别取得了 97.20% 和 96.87% 的精度，优于以往报道结果。

    May, 2015

  • 深度领域泛化的多组分图像转换

    通过生成对抗网络生成的合成数据和应用 DA 方法到 DG 场景的协议，作者提出了两种方法来解决领域泛化挑战，并在四个跨领域基准数据集上进行了大量实验。实验结果表明，所提出的模型在 DG 方面优于当前最先进的方法。

    Dec, 2018

  • 用于单源域泛化的 CNN 特征图增强

    本文提出了一种基于卷积神经网络的交叉域泛化图像分类方法，通过 Augmentation Layer 增强 CNN 的中间特征图以提高模型在跨域数据上的泛化能力，实验结果表明本方法在 PACS、VLCS、Office-Home 和 TerraIncognita 等数据集上表现优异。

    May, 2023

  • 医学图像分类的隐私保护受限领域泛化

    本论文提出一种隐私保护的约束域泛化方法，通过在集中式服务端的信息聚合过程中应用新颖的梯度对齐损失，以期提高模型的泛化能力，将训练模型更好地泛化到 “未见过” 的但相关的医学图像

    May, 2021