Jan, 2024

一种基于高阶矩匹配的具有类别感知优化输运方法用于无监督领域适应

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TL;DR无监督领域自适应方法中引入了一种新的方法-称为类感知最优输运（OT），用于测量来自标记源领域的分布与源和目标数据分布的混合之间的OT距离。我们的类感知OT利用了一个成本函数，该函数确定了给定数据示例与源类条件分布之间的匹配程度，通过优化这个成本函数，我们可以找到目标示例与源类条件分布之间的最佳匹配，从而有效地解决了两个领域之间发生的数据和标签偏移问题。为了高效处理类感知OT问题，我们提出了一种使用深度神经网络来制定输运概率和成本函数的摊薄解决方案。此外，我们还提出了最小化类感知高阶矩匹配（HMM）来对齐源领域和目标领域上相应的类区域的经济计算方法。在基准数据集上进行的大量实验证明了我们提出的方法明显优于现有的最先进基准线。
发现论文，激发创造
  • 领域自适应的最优传输

    该研究提出了一种规范化的非监督最优运输模型，通过找到公共表示来在源域和目标域之间执行两个领域的对齐，从而在标记和未标记的数据中同时利用了源和目标领域中的信息，该模型在可视化自适应方面表现优异。

    Jul, 2015

  • 领域自适应的联合分布最优输运

    本文针对无监督域自适应问题，假设两个域的联合特征/标签空间分布之间存在非线性变换，提出了使用最优输运解决此问题的方法，并在实际分类和回归问题中证明了方法的高效性及超越现有技术的性能。

    May, 2017

  • 多源域自适应的时刻匹配

    本文提出并介绍了一种基于Moment Matching的多源领域适应方法(M3SDA)。借助我们构建的数据集DomainNet，该方法可以动态地对多个带标签源领域的知识进行转移，以对目标领域的无标签数据进行分类。实验结果表明我们的数据集可以有效评估现有的多源领域适应方法，同时也验证了该方法的优越性。

    Dec, 2018

  • 贝叶斯不确定性匹配在无监督域自适应中的应用

    通过对深度神经网络中的预测不确定性进行建模并通过约束标签的分布来匹配特征和标签分布，从而有效地减轻了源域和目标域数据之间的标签分布迁移，进而在三个常见的数据集上表现出优异的效果

    Jun, 2019

  • 多功能域自适应的最小类混淆

    本研究提出了一种通用的归纳偏见，即最小类混淆(MCC)方法，该方法不仅易于收敛，而且可以有效地处理多个不同的领域适应(DA)方案，特别是在Partial-Set和Multi-Target DA两个难度较高的数据集上表现优异。

    Dec, 2019

  • 无监督多类域自适应：理论、算法和实践

    本文介绍了一种基于MCSD的多类域间自适应的学习方法(Multi-class Domain-adversarial learning Networks （McDalNets）), 通过使用数据相关的 PAC 常数, 研究了其有效性, 并引入了结合了领域混淆和歧视的新型敌对策略的域对称网络（SymmNets）来提高多类域间自适应性能。

    Feb, 2020

  • 基于加权联合分布最优输运的多源域自适应

    本文介绍了一种新的方法——加权联合分布最优输运，它利用源分布的多样性来解决多个标记源数据集到未标记目标数据集的领域适应问题，同时在源和目标分布之间寻找最优的输运对齐和重量重新平衡。 数值实验表明，该方法在模拟和现实数据集上实现了最先进的性能。

    Jun, 2020

  • 使用最优输运的开放集域自适应

    提出了一种2步最优传输方法，对源分布进行到目标分布的映射，并针对目标分布中新增的类别开发了双重方法以解决这个问题，最终得到表现优于现有技术的结果，并将该方法应用在源和目标分布同时具有标签和特征变换的情况下以证明其鲁棒性。

    Oct, 2020

  • 先验知识指导的无监督域自适应

    本文提出一种基于知识引导的无监督领域自适应（KUDA）方法，通过利用目标域的先验知识，将该先验知识应用于模型生成伪标签的改进中，从而提高自训练阶段的性能。

    Jul, 2022

  • 原型部分最优传输用于通用领域适应

    本文解决了通用领域适应（UniDA）中知识迁移面临的领域与类别偏移问题。提出了一种新颖的方法，称为小批量原型部分最优传输（m-PPOT），用于实现部分分布对齐。实验结果表明，该方法在性能上优于现有的最先进UniDA方法，具有重要的应用潜力。

    Aug, 2024