迁移学习（DCCL）《Domain Confused Contrastive Learning for Unsupervised Domain Adaptation》

【迁移学习（DCCL）《Domain Confused Contrastive Learning for Unsupervised Domain Adaptation》】的更多相关文章

论文解读（CDCL）《Cross-domain Contrastive Learning for Unsupervised Domain Adaptation》

论文信息论文标题:Cross-domain Contrastive Learning for Unsupervised Domain Adaptation论文作者:Rui Wang, Zuxuan Wu, Zejia Weng, Jingjing Chen, Guo-Jun Qi, Yu-Gang Jiang论文来源:aRxiv 2022论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 无监督域自适应(UDA)的目的是将从一个完全标记的源域学习到的知识转移到…

论文解读（PCL）《Prototypical Contrastive Learning of Unsupervised Representations》

论文标题:Prototypical Contrastive Learning of Unsupervised Representations 论文方向:图像领域,提出原型对比学习,效果远超MoCo和SimCLR 论文来源:ICLR2021 论文链接:https://arxiv.org/abs/2005.04966 论文代码:https://github.com/salesforce/PCL Part1 概述本文提出了一个将对比学习与聚类联系起来的无监督表示学习方法:Prototypical C…

论文解读（PCL）《Probabilistic Contrastive Learning for Domain Adaptation》

论文信息论文标题:Probabilistic Contrastive Learning for Domain Adaptation论文作者:Junjie Li, Yixin Zhang, Zilei Wang, Keyu Tu论文来源:aRxiv 2022论文地址:download 论文代码:download 1 Abstract 标准的对比学习用于提取特征,然而对于 Domain Adaptation 任务,表现不佳,主要原因是在优化过程中没有涉及类权值优化,这不能保证所产生的特征都围绕着从…

Domain adaptation：连接机器学习（Machine Learning）与迁移学习（Transfer Learning）

domain adaptation(域适配)是一个连接机器学习(machine learning)与迁移学习(transfer learning)的新领域.这一问题的提出在于从原始问题(对应一个 source data distribution)学习到的模型能够很好地适应一个与之相不同的目标问题(对应一个 target data distribution).比如垃圾邮件过滤问题(spam filtering problems). 1. 数学描述 X:input space(description…

迁移学习（JDDA）《Joint domain alignment and discriminative feature learning for unsupervised deep domain adaptation》

论文信息论文标题:Joint domain alignment and discriminative feature learning for unsupervised deep domain adaptation论文作者:Chao Chen , Zhihong Chen , Boyuan Jiang , Xinyu Jin论文来源:AAAI 2019论文地址:download 论文代码:download引用次数:175 1 Introduction 近年来,大多数工作集中于减少不同领域之间的…

【迁移学习】2010-A Survey on Transfer Learning

资源:http://www.cse.ust.hk/TL/ 简介: 一个例子: 关于照片的情感分析. 源:比如你之前已经搜集了大量N种类型物品的图片进行了大量的人工标记(label),耗费了巨大的人力物力,构建了源情感分类器(即输入一张照片,可以分析出照片的情感).注:这里的情感不是指人物的情感,而是指照片中传达出来的情感,比如这张照片是积极的还是消极的. 目标:因为不同类型的物品,他们在源数据集中的分布也是不同的,所以为了维护一个很好的分类器性能,经常需要增加新的物品.传统的方式是搜集大量N+1…

【深度学习系列】迁移学习Transfer Learning

在前面的文章中,我们通常是拿到一个任务,譬如图像分类.识别等,搜集好数据后就开始直接用模型进行训练,但是现实情况中,由于设备的局限性.时间的紧迫性等导致我们无法从头开始训练,迭代一两百万次来收敛模型,所以这个时候迁移学习就派上用场了. 什么是迁移学习? 迁移学习通俗来讲,就是运用已有的知识来学习新的知识,核心是找到已有知识和新知识之间的相似性,用成语来说就是举一反三.由于直接对目标域从头开始学习成本太高,我们故而转向运用已有的相关知识来辅助尽快地学习新知识.比如,已经会下中国象棋,就可以类比着来…

【转载】迁移学习简介（tranfer learning）

原文地址: https://blog.csdn.net/qq_33414271/article/details/78756366 土豆洋芋山药蛋 -------------------------------------------------------------------------------------------------------- 目录:一.什么是迁移学习?二.为什么要迁移学习?三.具体怎么做?3.1目标数据和原始数据都有标签 3.1.1模型Fine-tune 3.1.2模…

迁移学习（ Transfer Learning ）

在传统的机器学习的框架下,学习的任务就是在给定充分训练数据的基础上来学习一个分类模型:然后利用这个学习到的模型来对测试文档进行分类与预测.然而,我们看到机器学习算法在当前的Web挖掘研究中存在着一个关键的问题:一些新出现的领域中的大量训练数据非常难得到.我们看到Web应用领域的发展非常快速.大量新的领域不断涌现,从传统的新闻,到网页,到图片,再到博客.播客等等.传统的机器学习需要对每个领域都标定大量训练数据,这将会耗费大量的人力与物力.而没有大量的标注数据,会使得很多与学习相关研究与应用无法开展…

迁移学习（Transfer Learning）（转载）

原文地址:http://blog.csdn.net/miscclp/article/details/6339456 在传统的机器学习的框架下,学习的任务就是在给定充分训练数据的基础上来学习一个分类模型:然后利用这个学习到的模型来对测试文档进行分类与预测.然而,我们看到机器学习算法在当前的Web挖掘研究中存在着一个关键的问题:一些新出现的领域中的大量训练数据非常难得到.我们看到Web应用领域的发展非常快速.大量新的领域不断涌现,从传统的新闻,到网页,到图片,再到博客.播客等等.传统的机器学习需要…