24、复杂稀缺数据集上的训练策略

复杂稀缺数据集上的训练策略

在机器学习领域，处理复杂和稀缺的数据集是一项极具挑战性的任务。本文将介绍多种应对此类数据集的方法，包括梯度操作、自动标注、域随机化以及生成模型（如变分自编码器（VAEs）和生成对抗网络（GANs））的应用。

1. 梯度操作与域适应方法

在TensorFlow 2中，操作特定操作的梯度相对简单。可以通过应用 @tf.custom_gradient 装饰器来实现自定义梯度操作。以下是一个用于对抗域适应网络（DANN）的示例代码，用于在特征提取器之后和域分类层之前反转梯度：

import tensorflow as tf

# 这个装饰器指定该方法有自定义梯度。除了正常输出外，该方法还应返回计算其梯度的函数
@tf.custom_gradient
def reverse_gradient(x):  # 翻转梯度的符号
    y = tf.identity(x)  # 张量本身的值不变
    return y, lambda dy: tf.math.negative(dy)  # 输出 + 梯度方法

自DANN提出以来，出现了许多其他的域适应方法，如ADDA和CyCaDa，它们都采用了类似的对抗方案。

2. 自动标注方法

在某些情况下，目标图像的标注是可用的，但标注密度可能不符合要求。例如，目标任务是像素级语义分割，但只有图像级的类别标签。针对这种情况，提出了自动标注方法。具体操作步骤如下：
1. 以稀疏标签为指导，使用在源数据上训练的模型预测目标训练图像的更密集标签。