Apr, 2024

领域泛化通过元学习：一项调查

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TL;DR深度神经网络在人工智能领域带来了革命性的进展，但面对分布转移时常常缺乏性能。传统神经网络假设训练和测试数据服从同一分布，然而实际应用中这一假设经常被违反。元学习作为一种有前景的方法，通过获取可传递的知识来快速适应各种任务，从而消除了从头学习每个任务的需求。本文基于特征提取策略和分类器学习方法的新分类法，全面调查了元学习在领域泛化方面的贡献，详细介绍了该领域的基础知识，并提供了关于未来研究方向的实践见解和深入讨论。
deep neural networksout-of-distribution datameta-learningdomain generalizationtransferable knowledge
发现论文，激发创造
  • 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

  • 学习泛化：领域泛化的元学习

    本文提出了一种元学习方法，通过在每个小批处理中合成虚拟测试领域，模拟训练 / 测试领域变化的过程，使用模型无关的培训程序，这种方法在最新的跨领域图像分类基准测试中取得了最先进的结果，并在两项经典强化学习任务中展示了其潜力。

    Oct, 2017

  • 领域增强元学习的开放域泛化

    本文研究了开放域泛化的问题，提出了一种基于元学习的域增强框架 (DAML)，通过特征层次和标签层次上的增强，综合不同领域的知识，提高在不同领域泛化能力的性能。实验结果表明，DAML 方法在未知领域识别方面表现优越。

    Apr, 2021

  • 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

  • 神经网络中的泛化：一项广泛调查

    本文综述了神经网络模型不同抽象级别的概念、建模方法和最近的研究发现，包括网络模型的概括、分布、域、任务、模式和范围的泛化，着重于在各泛化层次上存在的问题，例如过拟合问题和域适应问题。

    Sep, 2022

  • 基于模型无关语义特征学习的域泛化

    研究域常规化问题及其解决方法，通过使用基于梯度的元训练和元测试过程，引入了两种补充损失来明确地规范特征空间的语义结构，从而取得了两个常见对象识别基准测试的最新效果。

    Oct, 2019

  • 深度元学习综述

    本论文旨在提供关于 Deep Meta-Learning 的理论基础以及总结关键的度量、模型和优化技术，同时也指出了性能评估和计算成本等主要挑战。

    Oct, 2020

  • 神经网络中的元学习：一份调查报告

    该文总结了元学习（或学习 - 学习）领域的现状，旨在通过改进学习算法本身来解决深度学习中包括数据和计算瓶颈在内的传统挑战，并提出了一种更全面的元学习方法分类，并重点介绍了几个应用领域，如少样本学习和强化学习，并讨论了未来研究的未解决的问题和有前景的方向。

    Apr, 2020

  • 基于元学习的交叉领域验证的判别式对抗领域泛化

    本文提出基于元学习的 Discriminative Adversarial Domain Generalization（DADG）框架来改善机器学习模型的泛化能力，包括学习一般化的特征表示和分类器，在三个基准数据集的对比中，DADG 始终优于基线 DeepAll，并在大多数评估情况下优于其他现有的领域泛化算法。

    Nov, 2020

  • 机器学习模型中的域泛化在无线通信中的应用：概念，现状和开放问题

    该论文综述了近年来在无线通信领域使用机器学习和领域泛化方法的研究进展，重点讨论了如何使用不同数据源进行域泛化，以应对实际应用中源数据和目标数据之间的分布偏移所带来的挑战。

    Mar, 2023