5、无监督领域自适应的重加权对抗适应网络（RAAN）

无监督领域自适应的重加权对抗适应网络（RAAN）

1. 引言

深度网络在计算机视觉的监督学习应用中表现出色，但它们需要大量的标注数据，这在实际操作中往往难以实现。此外，训练好的模型难以泛化到新的数据集，尤其是当这些新数据集与训练数据集存在分布差异时。领域自适应（Domain Adaptation, DA）问题在这种情况下被提出，旨在解决目标域（少量标签可用）和源域（标注良好的标签）之间的数据分布不同时，源域中的特征和分类器不能直接迁移到目标域的问题。无监督领域自适应（Unsupervised Domain Adaptation, UDA）方法旨在解决目标域无标签信息情况下的分布匹配问题，使得从源域训练的分类器可以转移到目标域。

2. 领域自适应问题

UDA问题的核心挑战在于目标域与源域数据分布的不同，这种现象被称为领域偏移（domain shift）。当目标域没有标签可用，且源模型需要在未标记的目标数据上进行良好泛化时，这个问题尤为具有挑战性。领域适应的高层次思想有两个方面：

1. 学习从目标域到源域的映射 ：通过适应映射 ( g ) 将目标域数据映射到源域，然后将学习到的源域模型 ( f ) 与适应映射 ( f \circ g ) 组合，以获得目标域的模型。
2. 学习源域和目标域共享的潜在空间 ：在该潜在空间中，源和目标表示是不可区分的，可以使用简单的模型对源域进行回归。这种潜在空间有时被称为领域不可知潜在空间（domain-agnostic latent space）。

3. 提出的重加权对抗适应网络（RAAN）