【迁移学习】深度域自适应网络DANN模型

最新推荐文章于 2024-09-08 20:46:50 发布
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分类专栏： 迁移学习 文章标签： 迁移学习 深度学习
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本文介绍了深度域自适应网络DANN，用于解决源域和目标域数据分布不同但任务相同的迁移学习问题。DANN模型包含特征提取、图像分类和域分类三个部分，并利用梯度反转层实现域分类损失和分类预测损失的平衡。通过在MNIST和MNIST-M之间的迁移学习实验，展示了DANN的有效性。提供了相关实验的GitHub链接和所需运行环境及库。

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DANN

  • Domain-Adversarial Training of Neural Networks in Tensorflow
  • 域适配：目标域与源域的数据分布不同但任务相同下的迁移学习。

模型建立

  • DANN假设有两种数据分布：源域数据分布 S ( x , y ) \mathcal{S}(x,y) S(x,y)和目标域数据分布 T ( x , y ) \mathcal{T}(x,y) T(x,y)；定义 d i d_i di​为第 i i i个训练样本的域标签， d i ∈ { 0 , 1 } d_i\in\{0,1\} di​∈{ 0,1}，若 d i = 0 d_i=0 di​=0，则 x i ∼ S ( x ) x_i\sim\mathcal{S}(x) xi​∼S(x)，反之 d i = 1 d_i=1 di​=1， x i

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【PyTorch】实现迁移学习框架DaNN
cocofisher的博客
02-05 1691
DaNN是最经典的迁移网络框架之一，于2014年在Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence会议上被提出。目前网络上有很多关于此网络的介绍，比如王晋东老师的《小王爱迁移》系列博文等。因此，在此文中，该网络的架构不再赘述，而将重点置于如何利用PyTorch深度学习框架实现DaNN上。另外，在代码中也会对PyTorch中的关键语句进行详细解释，以便读者学习。
领域自适应
weixin_57342469的博客
08-16 1793
领域自适应（Domain Adaptation, DA）是迁移学习的一个热门研究方向，它主要关注于如何缩小源领域（source domain）和目标领域（target domain）之间的差异，以便将源领域中的知识有效地迁移到目标领域中。这通常涉及到对源领域和目标领域的数据分布进行建模，并通过特征选择、特征变换、重标定等操作来减小领域间的差异。领域自适应的目标是使模型在目标领域上也能表现出良好的性能，即使目标领域的数据分布与源领域不同。解释一下“领域的数据分布不同”是什么意思？
探秘DANN：一种强大的领域自适应深度学习框架
gitblog_00039的博客
04-12 1274
探秘DANN：一种强大的领域自适应深度学习框架 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/da/DANN 项目简介 是一个基于TensorFlow实现的深度对抗网络（Domain Adversarial Neural Network）项目，主要用于解决跨域迁移学习问题。在数据集之间存在分布差异的情况下，DANN能够帮助模型从源领域的知识中学习，并有效地应用于目标领域。...
OOD 使用基于提示的特征映射生成用于视频异常检测
ResumeProject的博客
06-09 1906
本文提出了使用的生成式视频异常检测框架，作者来自中山大学，文章发表在cvpr2023作者首先分析了现有方法并指出当前面临的两个问题。
故障诊断迁移学习项目DDC（保姆教程）
最新发布
bynacqt的博客
09-08 1416
本项目从零开始搭建深度领域混淆（Deep Domain Confusion，DDC）算法。项目包括加载CWRU轴承原始信号，信号处理、数据集制作，模型搭建，DDC域混淆算法设计、特征可视化，混淆矩阵等流程来帮助读者学习基于迁移学习的故障诊断。学懂本项目即可了解故障诊断之迁移学习的基本流程。本项目中所有程序代码包含详细的注释，适合新生小白学习。
DANN:通过反向传播进行无监督域自适应（链接器实现）
05-09
链条机 实现 环境 Ubuntu 14.04 LTS 带有Anaconda3 4.2.0的Python 3.5.2 外部图书馆 图书馆 版本 链条机 2.0.0 杯状的 1.0.0 麻木 1.14 数据集 资料来源：MNIST 目标：MNIST-M 数据集链接： MNIST-M原始链接（项目挂钩）： 实施结果 验证数据：目标数据（无训练数据）。 训练数据（源/目标） 精度（纸 精度（Impl Mnist / Mnist-M 81.49％ 80.81％ 准确性 失利 train/loss/LP ：标签预测器损失train/loss/DC ：域分类器损失 用法 打开train.py并更改data_root路径。 运行python train.py 。 从图像文件所在的目录中获取类标签，并且目录名称必须是类ID。 因此，必须安排图像文件并为每个类重命名目录。
Pytorch_DDC（深度网络自适应，以resnet50为例）代码解读
gXh的博客
12-09 6342
最近跑了一下王晋东博士迁移学习简明手册上的深度网络自适应DDC的代码实现，在这里做一下笔记。 来源：Githup开源链接 总结代码的大体框架如下： 1.数据集选择：office31 2.模型选择：Resnet50 3.所用到的.py文件如下图所示： 下面来一个模块一个模块分析： data_loader.py from torchvision import datasets, transforms import torch #参数为 下载数据集的路径、batch_size、布尔型变量判断是否是训练集、数据
深度网络自适应DCC算法
lyy的博客
01-22 2568
目录前言正文 前言 DCC算法是用来解决深度网络自适应问题的算法，属于迁移学习与深度学习结合的产物。 从最开始的时候，通过微调（finetune）可以实现一定程度的深度自适应，但是它有一个致命缺点就是无法处理源数据(source)和目标数据(target)分布不一样的情况，然而在现实生活中这种情况的出现是十分频繁的，也就是说，要想进一步拓展迁移学习与深度学习的结合，必须克服这个问题。 有人在2014年提出了DaNN，它作为一个引子，后面人们在此基础上进行了很多改进，DCC是继承其思想的一种方法。 正文
迁移学习算法：算法中领域自适应（Domain Adaptation）
牛肉胡辣汤
08-30 1558
算法中的领域自适应（Domain Adaptation）是迁移学习中的一种方法，用于解决源领域和目标领域之间存在分布差异的问题。然而，在现实生活中，很多情况下源领域和目标领域之间的分布差异是不可避免的。例如，训练一个人脸识别模型时，可能使用的是来自互联网的图片数据作为训练集，而在实际应用中，可能需要对摄像头拍摄的图片进行人脸识别，这两个数据集之间的分布差异就是一个典型的领域差异。领域自适应算法旨在通过充分利用源领域数据的知识，来减小源领域和目标领域之间的分布差异，从而提高在目标领域上的模型性能。
【迁移学习】深度域自适应网络DANN在EEG睡眠质量检测上的应用
Ono_bing的博客
03-22 2841
应用DANN进行睡眠质量检测 目的：应用域对抗神经网络（DANN）分类实际生活场景中的睡眠脑电信号。 模型：使用实验室安静控制环境下采集的脑电信号训练DANN模型，通过域自适应方法将知识迁移到真实环境中。 实验结果：DANN在跨样本和跨场景任务中均能取到较高的正确率。 方法 数据预处理 选择电极通道，重参考 数据分频段 δ(1−4Hz),θ(4−8Hz),α(8−13Hz)...
基于域自适应神经网络的跨项目软件缺陷预测.pdf
09-25
总的来说，基于域自适应神经网络的跨项目软件缺陷预测是深度学习和迁移学习技术在软件工程领域的成功应用，它有效地解决了不同项目间数据分布不一致带来的挑战，提高了缺陷预测的准确性和可靠性。这种技术对于提升...
通过深度域自适应对图像和形状进行联合分析
03-15
3D形状和2D图像通常彼此包含互补信息，因此对它们进行联合分析将使不同领域中存在的一些问题受益。 利用2D图像和3D形状之间的联系，有可能挖掘出一个模态信息的不足。 基于这种见识，我们设计并实现了CNN架构，即使在训练数据很少的指导下也可以共同分析形状和图像。我们架构的核心是领域自适应算法，该算法在图像的基础特征空间之间建立了联系。和形状，然后对齐并关联其中的固有结构。 所提出的方法有助于识别和检索任务。 对形状识别任务的实验表明，我们的方法在困难的环境下具有优异的性能：零镜头学习和少镜头学习。 我们还评估了我们在检索任务上的方法，并证明了该方法的有效性。
轴承故障诊断的深度对抗域自适应模型
03-08
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deep-transfer-learning:深度域自适应算法的实现集合
05-03
在PyTorch上进行深度转移学习 这是用于深度迁移学习的PyTorch库。 我们将代码分为两个方面：单源无监督域自适应（SUDA）和多源无监督域自适应（MUDA）。 SUDA方法很多，但是我发现有一些深度学习的MUDA方法。 此外，具有深度学习的MUDA可能是领域适应性更广阔的方向。 在这里，我实现了一些深度传输方法，如下所示： UDA DDC：针对领域不变性的深度领域混淆最大化 DAN：通过深度适应网络学习可转让特性（ICML2015） Deep Coral：用于深域适应的Deep CORAL相关对齐（ECCV2016） Revgrad：通过反向传播进行无监督域自适应（ICML2015） MRAN：用于跨域图像分类的多表示自适应网络（Neural Network 2019） DSAN：用于图像分类的深度子域适配网络（神经网络和学习系统2020的IEEE交易） 慕达对齐特
深度学习算法中的自适应神经网络（Adaptive Neural Networks）
牛肉胡辣汤
09-23 8234
在增量学习场景中，我们通过一个数据生成器（incremental_data_generator）不断获取新的数据样本，并将其添加到原有的数据集中，然后重新训练模型。上述代码中，我们定义了一个自适应神经网络模型（AdaptiveNeuralNetwork），并使用该模型进行目标跟踪任务的训练和预测。在预测过程中，我们使用训练好的模型对新的测试数据进行预测，并输出预测的标签。自适应神经网络是一种具有自适应能力的神经网络模型，可以根据环境和数据的变化自动调整其结构和参数，以适应不同的任务和数据分布。
DANN 领域迁移
Ling_Ze的博客
04-07 1917
DANN（Domain Adaptation Neural Network，域适应神经网络）是一种常用的迁移学习方法，在不同数据集之间进行知识迁移。本教程将介绍如何使用DANN算法实现在MNIST和MNIST-M数据集之间进行迁移学习。
【深度域自适应】一、DANN与梯度反转层（GRL）详解
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戴璞微的学习之路
02-25 2万+
本文主要讲解了Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation论文中的DANN（域自适应深度神经网络）的网络架构与梯度反转层(GRL)的原理
浙江大学 | 深度域自适应和小目标检测挑战、技术和数据集：调研
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域自适应，你适应了嘛？
m0_73938966的博客
08-17 2643
你想，源域分类可以分的很好，目标域又和源域的差异很小，这四舍五入，不就是目标域分类分的很好嘛。通常而言，源域的数据是大量的有标签的，目标域的数据是大量的无标签的，只有少部分有标签的。即优化绿色部分的特征提取器，来尽量让红色部分的判别器分不清特征是源域的还是目标域的。就说明在这个特征空间里源域和目标域是一致的，也可以理解为源域与目标域的差异很小。该方法损失函数由两部分组成：源域的分类交叉熵损失和源域与目标域的差异MMD。基于特征的自适应、基于实例的自适应、基于模型参数的自适应。利用已学知识解决新问题。
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