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…

论文信息 论文标题:Domain Confused Contrastive Learning for Unsupervised Domain Adaptation论文作者:Quanyu Long, Tianze Luo, Wenya Wang and Sinno Jialin Pan论文来源:NAACL 2023论文地址:download 论文代码:download视屏讲解:click 1 介绍 引入: 监督对比学习不适用于 NLP 无监督域适应,因为存在语法差异.语义偏移: Note:域差异较…

论文信息 论文标题:CDTrans: Cross-domain Transformer for Unsupervised Domain Adaptation论文作者:Tongkun Xu, Weihua Chen, Pichao Wang, Fan Wang, Hao Li, Rong Jin论文来源:ICLR 2022论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 无监督域自适应(Unsupervised domain adaptation,UDA)的目的…

论文信息 论文标题:ToAlign: Task-oriented Alignment for Unsupervised Domain Adaptation论文作者:Guoqiang Wei, Cuiling Lan, Wenjun Zeng, Zhizheng Zhang, Zhibo Chen论文来源:NeurIPS 2021论文地址:download 论文代码:download 1 域对抗介绍 域对抗思想: $\begin{array}{l}\underset{D}{\operatornam…

论文信息 论文标题:CLDA: Contrastive Learning for Semi-Supervised Domain Adaptation论文作者:Ankit Singh论文来源:NeurIPS 2021论文地址:download 论文代码:download视屏讲解:click 1 简介 提出问题:半监督导致来自标记源和目标样本的监督只能确保部分跨域特征对齐,导致目标域的对齐和未对齐子分布形成域内差异: 解决办法: 提出基于质心的对比学习框架: 提出基于类级的实例对比学习框架: 评价:…

论文信息 论文标题:Contrastive Adaptation Network for Unsupervised Domain Adaptation论文作者:Guoliang Kang, Lu Jiang, Yi Yang, Alexander G Hauptmann论文来源:CVPR 2019论文地址:download 论文代码:download 1 Preface 出发点: 无监督域自适应(UDA)对目标域数据进行预测,而标签仅在源域中可用: 以往的方法将忽略类信息的域差异最小化,可能导致…

论文信息 论文标题:Asymmetric Tri-training for Unsupervised Domain Adaptation论文作者:Kuniaki Saito, Y. Ushiku, T. Harada论文来源:27 February 2017--ICML论文地址:download 论文代码:download视屏讲解:click 1 介绍 简单的域分布对齐可能无法提供有效的判别表示,为学习目标域的判别表示,本文假设人工标记目标样本可以产生良好的表示. 在本文中,提出了一种用于无监督…

论文信息 论文标题:Unsupervised Domain Adaptation for COVID-19 Information Service with Contrastive Adversarial Domain Mixup论文作者:Huimin Zeng, Zhenrui Yue, Ziyi Kou, Lanyu Shang, Yang Zhang, Dong Wang论文来源:aRxiv 2022论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 2…

论文信息 论文标题:Improve Unsupervised Domain Adaptation with Mixup Training论文作者:Shen Yan, Huan Song, Nanxiang Li, Lincan Zou, Liu Ren论文来源:arxiv 2020论文地址:download 论文代码:download引用次数:93 1 Introduction 现有方法分别对源域和目标域施加约束,忽略了它们之间的重要相互作用.本文使用 mixup 来加强训练约束来直接解决目标域…

论文信息 论文标题:Improving Pseudo Labels With Intra-Class Similarity for Unsupervised Domain Adaptation论文作者:Jie Wang, Xiaoli Zhang论文来源:论文地址:download 论文代码:download视屏讲解:click 1 介绍 问题: 首先,伪标签主要是通过源域和目标域之间的良好对齐获得的,而伪标签的准确性对性能的影响没有深入研究.通常在源域上训练分类器生成伪标签时,在每次优化迭代中…