Oct, 2023

自适应正则化的最优输运

PDF
TL;DR优化输运的原始表述引入了严格凸项以减少数值复杂度和增加输运计划的密度。然而，许多公式在输运计划上施加了全局约束，例如依赖于熵正则化。我们引入自适应正则化优化输运（OTARI），它对每个点的质量流入和 / 或流出施加约束，从而减少了质量均衡问题。我们展示了该方法在领域适应中的益处。
optimal transportglobal constraintentropic regularizationoutlier pointsdomain adaptation
发现论文，激发创造
  • 平滑且稀疏最优输运

    本文探讨在最优输运问题的原始和对偶形式中引入强凸项的正则化方法，以产生稀疏和群稀疏输送计划，并在颜色转移任务上展示了该框架的应用。

    Oct, 2017

  • 正则化最优输运的理论是基于地面成本对抗的

    本研究提出了一个新的正则化解释角度，即将正则化视为一种鲁棒性机制，展示了任何凸正则化的 OT 都可以被解释为接受对手 -- 地面成本的方式。这同时可以在地面空间上提供鲁棒的不相似性度量方法，并提出了相应的算法和实验性说明了这种方法的优越性。

    Feb, 2020

  • 稀疏约束的最优输运

    本文提出了一种新的最优输运问题方法，具有明确的基数约束，既能保证传送方案的稀疏性，又能够限制匹配的最大数量，使其在稀疏专家混合等应用中能够更好地解决计算性能问题。

    Sep, 2022

  • 带有群稀疏正则化器的快速正则化离散最优输运

    该论文提出了一种基于 group-sparse 正则化方法的快速离散最优传输算法，该算法可以在保证准确率的前提下提高计算速度，并在无监督域适应等领域有广阔的应用前景。

    Mar, 2023

  • 图上二次正则化的最优传输

    本文介绍了一种基于图论的最优运输问题，提出使用二次正则化方法来处理在二元邻接矩阵的基础上运用网络流算法，进一步探索并优化新颖的牛顿优化算法

    Apr, 2017

  • 大规模最优输运的随机优化

    提出一种新的随机优化算法来应对机器学习中遇到的大规模问题，该方法利用任意分布的样本来避免将密度值离散化，并提供了可证明收敛的方法，输出正确的距离。

    May, 2016

  • 具有鲁棒性的最优输运及其在生成建模和域自适应中的应用

    本文提出了一种鲁棒性的 Optimal Transport（OT）形式，以解决数据中异常值的问题，并应用于深度学习中的 GAN 和领域适应问题，同时在实验中证明了该方法的有效性。

    Oct, 2020

  • 不平衡低秩最优输运求解器

    该论文介绍了交通运输问题在机器学习中的应用：近期的研究针对交通运输问题的计算和建模限制提出了新的方法，其中包括熵正则化和基于低秩矩阵的线性时间解算方法，以及基于惩罚项促进质量守恒的不平衡交通运输方法，该论文提出了一种将这两种方法结合的算法，并通过实际应用于空间转录组匹配问题证明了该方法的实用性。

    May, 2023

  • 正则离散最优输运

    本文介绍了一种离散最优传输的推广，应用于彩色图像处理，并将其扩展到 distribution 的 Barycenters 计算，它们的混合体是通过图像彩色调整用于颜色归一化。

    Jul, 2013

  • 分析和改进基于 OT 的对抗网络

    以单一框架统一 Optimal Transport（OT）为基础的对抗方法，通过对统一框架的全面分析来阐明每个组成部分在训练动力学中的作用。我们提出了一个简单而新颖的方法，逐步改进生成分布，并逐渐与数据分布对齐。该方法在 CIFAR-10 上实现了 2.51 的 FID 得分，胜过了统一的基于 OT 的对抗方法。

    Oct, 2023