KDDJun, 2024

ADSNet：广告中基于自适应孪生网络的跨领域 LTV 预测

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TL;DR利用 ADSNet 方法，通过使用外部数据扩展购买样本的规模，并提升广告平台的生命周期价值（LTV）预测模型，从而解决了真实世界 LTV 数据稀缺性所带来的问题。
lifetime valueltv predictive modelexternal dataadaptive difference siamese network (adsnet)domain adaptation
发现论文，激发创造
  • 领域对抗神经网络

    本研究提出了一种针对领域自适应问题的新型表示学习算法，其中训练和测试数据来自类似但不同的分布，实验结果表明，我们的神经网络算法对领域适应具有更好的性能表现，而不管是标准神经网络还是支持向量机，即使是使用 Chen 等人提出的最先进的边缘化堆栈去噪自编码器的输入特征提取。

    Dec, 2014

  • 动态对抗适应网络的迁移学习

    该论文提出了一种新的动态对抗自适应网络（DAAN），旨在在量化评估全局和本地域分布的相对重要性的同时，动态学习域不变表示。DAAN 是首次尝试对深层对抗学习进行动态自适应分布的实践。该方法在真实应用中易于实现和训练，并取得了比现有方法更好的分类准确性，结果表明对抗迁移学习中动态分布自适应的必要性和有效性。

    Sep, 2019

  • 神经网络的领域对抗性训练

    本文提出了一种新的领域适应的表示学习方法，使用神经网络架构从源域的有标签数据和目标域的无标签数据中推断出训练的特征，该方法增加了标准层和一个新的反向梯度层，可以在文本情感分析、图像分类以及人员重新识别等任务中有效实现领域适应。

    May, 2015

  • 图像分类的深度子域自适应网络

    该研究提出了一种基于 Deep Subdomain Adaptation Network (DSAN) 的领域自适应方法，通过使用本地最大平均差异 (LMMD) 对不同领域的相关子域分布进行对齐，从而不需要敌对训练且收敛速度快，在对象识别和数字分类任务中均取得了显着的结果。

    Jun, 2021

  • 多层域自适应学习用于跨领域检测

    提出了一种多级域自适应模型，通过同时对本地级别特征和全局级别特征分布进行对齐，以解决交叉域目标检测中现有方法对局部特征分布不能有效匹配的问题，并在多种实验中验证了其效果。

    Jul, 2019

  • 跨领域少样本学习：自适应变换网络

    提出了一种自适应变压器网络 (ADAPTER) 作为跨领域少样本学习的简单而有效的解决方案，它建立在双向交叉注意力的思想上，学习两个领域之间的可转移特征，并通过 DINO 训练以避免监督崩溃问题。进一步提出了标签平滑方法来提高嵌入空间中近邻样本的预测一致性和可靠性。在 BSCD-FSL 基准测试中，ADAPTER 的性能得到了严格评估，表现优于以往的方法。

    Jan, 2024

  • 域对抗时空网络：一种适用于跨城市短期交通预测的可迁移框架

    该论文提出了一种新的可迁移交通预测框架 —— 域对抗时空网络（DASTNet），该框架通过预先训练多个源网络并使用目标网络的流量数据进行微调来实现跨不同城市的交通预测。使用图表示学习和对抗性领域适应技术来学习领域不变节点嵌入，并将其进一步融入到模型中来进行时空交通数据建模。在三个基准数据集上的实验表明，DASTNet 始终优于所有最先进的基线方法。

    Feb, 2022

  • 对抗学习损失用于领域自适应

    该论文提出了一种名为 ALDA 的新颖领域自适应方法，利用伪标签方法和混淆矩阵相结合，实现特征分布的对齐和目标特征的强分类，并将学习到的混淆矩阵构建为新的损失函数。在四个标准领域适应数据集上较其他已知方法表现更优。

    Jan, 2020

  • 参数增强的神经网络域适应

    本文提出了一种简单的领域自适应方法，可以应用于使用交叉熵损失训练的神经网络，在字幕数据集上展示了该方法相对于其他领域自适应方法的表现提高。

    Jul, 2016

  • 基于 DistanceNet-Bandits 的多源领域自适应文本分类

    研究了领域自适应算法在目标域的性能与源域误差和数据分布之间的差异度量函数的关系，提出了一种基于距离度量的方法用于 NLP 任务，开发了一个 DistanceNet 模型和 DistanceNet-Bandit 模型，证明了这些模型在无监督领域适应中的优越性。

    Jan, 2020