【机器学习】李宏毅——Domain Adaptation(领域自适应)

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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…

论文阅读 | A Curriculum Domain Adaptation Approach to the Semantic Segmentation of Urban Scenes

paper链接:https://arxiv.org/pdf/1812.09953.pdf code链接:https://github.com/YangZhang4065/AdaptationSeg 摘要: 在过去的5年里面,卷积神经网络在语义分割领域大获全胜,语义分割是许多其他应用的核心任务之一,这其中包括无人驾驶.增强现实.然而,训练一个卷积神经网络需要大量的数据,而对于这些数据的收集和标注是极其困难的.计算机图形学领域的最新研究进展使得利用计算机生成的注释在接近真实照片的合成图像上训练CNN…

Domain Adaptation （3）论文翻译

Abstract The recent success of deep neural networks relies on massive amounts of labeled data. For a target task where labeled data is unavailable, domain adaptation can transfer a learner from a different source domain. In this paper, we propose a n…

关于模式识别中的domain generalization 和 domain adaptation

今晚听了李文博士的报告"Domain Generalization and Adaptation using Low-Rank Examplar Classifiers",讲的很精彩.自己第一次听说domain generalization和domain adaptation,故此简单记录一下.很多机器学习的任务都假设样本是独立同分布的(i.i.d),但是真实世界的数据往往不一样都满足.训练样本和测试样本之间分布可能存在偏差.这是因为数据集本身可能是存在biased,比如:比较经典的几…

【论文笔记】Domain Adaptation via Transfer Component Analysis

论文题目:<Domain Adaptation via Transfer Component Analysis> 论文作者:Sinno Jialin Pan, Ivor W. Tsang, James T. Kwok and Qiang Yang 论文链接:https://www.cse.ust.hk/~qyang/Docs/2009/TCA.pdf 会议期刊:IJCAI 2009 / IEEE Transactions on Neural Networks 2010 简介领域自适应(Dom…

Domain Adaptation论文笔记

领域自适应问题一般有两个域,一个是源域,一个是目标域,领域自适应可利用来自源域的带标签的数据(源域中有大量带标签的数据)来帮助学习目标域中的网络参数(目标域中很少甚至没有带标签的数据).领域自适应如今是迁移学习的一个火热分支. CVPR2018 Residual Parameter Transfer for Deep Domain Adaptation CVPR2018 Residual Parameter Transfer for Deep Domain Adaptation 这篇文章给出的是…