域适应-应用领域

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#域适应-应用领域

最低0.47元/天 解锁文章
域适应（Domain Adaptation）综述
weixin_45836130的博客
09-05 4396
有一种方法如下图所示，我们有许多无标签的数据，它们经过Feature Extractor和Label Predictor后，不知道属于哪个类别，但希望离边界越远越好，离边界远的意思就是输出的结果非常集中，集中在某一个类别上，离边界近的意思是输出的结果的每一个类别都非常接近，不知道属于哪类。假设我们在训练集上训练黑底白字的手写数字集后（如下图），再把它用在同样是黑底白字的测试集上所得到的效果非常好（99.5%），但是如果把它用在有颜色的数字上的时候，它的效果就没之前那么好了（57.5%）。
深度学习：领域适应（Domain Adaptation）详解
m0_73640344的博客
10-16 2018
领域适应技术是解决实际应用中数据分布不一致问题的关键。通过有效的领域适应策略，可以显著提高模型在新环境中的性能和泛化能力，这对于构建可靠且实用的AI系统至关重要。随着更多先进技术的发展，领域适应将继续是机器学习和AI研究的一个重要分支。
详解域适应
Y220and284的博客
05-07 3583
最后，使用获得的目标标签(以及可选的，标记的源和未标记的目标数据)来更新模型，从而得到分类良好的目标数据(右)。其核心思想是在源领域（source domain）和目标领域（target domain）之间，通过重新加权源领域的数据，来使源领域和目标领域的分布更加接近，从而提高在目标领域上的模型性能。主动域适应重加权算法的工作原理是通过重新加权源领域的数据，然后在重新加权的源数据上训练模型，以最小化源领域和目标领域之间的分布差异。这些技术有效减少了源域和目标域之间的差异，提升了模型在目标域的性能。
域适应（Domain Adaptation）
m0_53623159的博客
08-05 808
【算法笔记】域适应（Domain Adaptation）https://blog.youkuaiyun.com/nymph_h/article/details/96424172 对迁移学习中域适应的理解和3种技术的介绍http://www.360doc.com/content/20/1107/09/7673502_944551402.shtml 域适应-应用领域 https://blog.youkuaiyun.com/qq_33547191/article/details/85854299 ...
域适应综述
SmartLab307的博客
06-01 5984
深度域适应综述_一般情况与复杂情况（学习笔记） 文章目录 深度域适应综述_一般情况与复杂情况（学习笔记） 图释 摘要 概述 文章主要内容 1.迁移学习概述 1.1 迁移学习, 域适应以及深度域适应的形式化定义 迁移学习 域适应 深度域适应 域适应与迁移学习的关系 1.2 影响目标域任务性能的因素——泛化误差 1.3 负迁移 2 深度域适应 2.1 基于领域分布差异的方法 2.1.1 基于统计准则的方法⭐⭐⭐ （1）MMD(Maximum Mean Discrepancy, 最大均值差异) （2）CORAL（
深度域适应技术综述
lh16130130282的博客
11-26 2815
关于深度学习域适应的简单综述
基于PyTorch的迁移学习轴承故障诊断：ResNet50与MMD域适应技术的应用 域适应
最新发布
05-22
然后，解释了MMD作为域适应技术的作用及其具体实现方式，用于减少源域和目标域之间的分布差距。最后，讨论了训练过程中需要注意的关键点以及一些实践经验。 适合人群：对迁移学习、深度学习感兴趣的工程师和技术研究...
2021-域自适应-医学图像分析-Domain Adaptation for Medical Image Analysis
09-21
Domain Adaptation（领域适应）是机器学习领域中的一种技术，旨在解决源域和目标域之间的分布差异问题。近年来，领域适应在医学图像分析领域引起了广泛关注和兴趣。该论文旨在回顾医学图像分析领域适应的最新进展和...
一维CNN迁移学习在轴承故障诊断中的应用：基于PyTorch的域适应联合对齐实践 CORAL
05-19
接着展示了网络模型的设计，包括引入MMD（最大均值差异）和CORAL（相关对齐）两种域适应机制来最小化源域和目标域之间的分布差距。实验部分使用了西储大学CWRU数据集，并通过损失曲线图、准确率曲线图、混淆矩阵和t-...
实训商业源码-星辰短域源码-论文模板.zip
05-18
星辰短域源码结合了这两种语言，说明它可能具有良好的可扩展性和兼容性，能够适应不同的运行环境和技术栈。 至于“毕业设计”，这是大多数计算机科学或相关专业的学生必须完成的学术任务。毕业设计通常要求学生能够...
对迁移学习中域适应的理解和3种技术的介绍
AI公园
11-05 1767
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：HarshMaheshwari编译：ronghuaiyang导读我们的目标是在一个标签可用的数据集(源)上训练神经网络，...
《迁移学习:域自适应理论》综述论文
04-28
本综述的主要目的是提供一个特定的、可以说是最流行的迁移学习子领域——领域自适应——最新理论结果的概述。
深度学习多源领域自适应综述论文.pdf
02-28
在许多实际应用中，获取足够的大规模标记数据以充分训练深度神经网络通常是困难和昂贵的。因此，将学习到的知识从一个单独的、标记过的源域转移到一个未标记或标记稀疏的目标域成为一种有吸引力的选择。
深度学习中域适应的简要概述
weixin_42605076的博客
06-05 2397
域适应（Domain Adaptation）是一种迁移学习技术，旨在解决源域（Source Domain）和目标域（Target Domain）之间分布差异带来的问题。通过在源域数据上训练模型，并使其在目标域数据上表现良好，域适应可以在缺乏目标域标注数据的情况下提升模型的泛化能力和性能。以下是对域适应的详细介绍，包括其基本概念、工作流程、主要方法、优势和挑战，以及主要应用领域。域适应是一种重要的迁移学习技术，通过对齐源域和目标域的特征分布，提升模型在目标域上的性能。
【TL学习笔记】1：领域自适应(Domain Adaptation)方法综述
热门推荐
大桔骑士的学习笔记
06-21 5万+
1 迁移学习的直观理解 人类容易在类似的任务上利用先前的经验，比如学过自行车就很容易学会摩托车，学会打羽毛球也能帮助学习打网球，学过小提琴也会对学习二胡有帮助。也就是把一个领域上学习的知识迁移到另一个领域上，目的也是让计算机有举一反三的能力（大概是实现AGI的一个重要的坎），或者是去尝试充分利用已经训练过的某个领域的知识来解决当前的任务（这样可以解决数据少的问题）。 在迁移学习中要强调源域（Source Domain）、源任务（Source Task）、目标域（Target Domain）和目标任务（Tar
域适应（Domain Adaptation,DA）
hxxjxw的博客
08-12 1872
域适应，Domain Adaptation，DA 在迁移学习中， 当源域和目标的数据分布不同 ，但两个任务相同时，这种特殊的迁移学习叫做域适应 （Domain Adaptation）。 比如说，我们要实现一个自动区分垃圾邮件的算法。源数据是我的邮箱中的数据。现在要用这个算法对我朋友邮箱中的邮件进行分类。那么这就是两个任务相同，数据分布不同的任务了。 域适应是一种特殊的迁移学习 ...
带你了解域适应和域泛化技术
w25429696的博客
05-07 4646
关于域适应（DA）与域泛化（DG）的简单入门
迁移学习中域适应简介
豆芽菜
10-03 1911
域适应是计算机视觉的一个领域，我们的目标是在源数据集上训练一个神经网络，并确保在显著不同于源数据集的目标数据集上也有良好的准确性。
接近人类智能！一文读懂计算机视觉中的深度域适应
读芯术的博客
07-31 1332
全文共4378字，预计学习时长8分钟 图片来源：pexels.com/@omarhouc 在过去十年里，人们在计算机视觉领域取得了巨大进步。这一进展主要归功于卷积神经网络（CNNs）。如果使用高质量带有注释的训练数据进行训练，卷积神经网络可以进行非常精确的预测。例如，在分类设置中，通常可以使用其中一种标准化网络体系架构（ResNet，VGG等），并使用数据集对其进行训练，其结果可能表现优异...
无监督域适应t-SNE
01-13
### 无监督域适应中使用 t-SNE 的实现方法 在无监督域适应(UDA)领域，t-SNE可以作为一种可视化工具来评估不同域之间的分布差异。通过将高维特征映射到二维或三维空间，研究者能够直观地观察源域和目标域样本的分布情况及其重叠程度。 对于无监督域适应而言，在应用t-SNE之前通常会先利用深度学习模型提取两个域的数据特征向量作为输入给t-SNE算法[^1]。具体来说： - **数据预处理**：收集来自源域(Source Domain)和目标域(Target Domain)的数据集，并对其进行标准化等必要的前处理操作。 - **特征提取**：采用卷积神经网络(CNNs)或其他类型的编码器对上述两类数据分别进行特征表示的学习过程；此阶段可能涉及到迁移学习技术的应用以便更好地初始化权重矩阵从而加速收敛并提高泛化能力。 - **降维与可视化**：基于所获得的深层特征表达，调用sklearn.manifold.TSNE类完成最终低维度嵌入式的转换工作。这一步骤有助于揭示潜在结构信息并且便于后续分析比较两者之间是否存在明显界限或者交叉现象发生。 下面给出一段简单的Python代码片段展示如何结合CNN与t-SNE来进行跨域图像分类任务中的特征对比实验: ```python from sklearn.manifold import TSNE import torch.nn as nn import torchvision.models as models class FeatureExtractor(nn.Module): def __init__(self, pretrained=True): super().__init__() self.model = models.resnet50(pretrained=pretrained) def forward(self, x): features = [] # Remove fully connected layer and only keep convolutional layers. modules = list(self.model.children())[:-1] for module in modules: x = module(x) if isinstance(module, nn.Conv2d): features.append(x.view(x.size(0), -1)) return sum(features) def visualize_features(source_loader, target_loader): extractor = FeatureExtractor() source_features = [] target_features = [] with torch.no_grad(): for batch_idx, (data, _) in enumerate(source_loader): feature = extractor(data).cpu().numpy() source_features.extend(feature) for batch_idx, (data, _) in enumerate(target_loader): feature = extractor(data).cpu().numpy() target_features.extend(feature) tsne = TSNE(n_components=2, random_state=42) all_data = np.vstack((source_features, target_features)) transformed_data = tsne.fit_transform(all_data) plt.figure(figsize=(8, 6)) colors = ['r', 'b'] labels = ["Source", "Target"] for i, c, label in zip([0, len(source_features)], colors, labels): plt.scatter(transformed_data[i:i+len(source_features), 0], transformed_data[i:i+len(source_features), 1], color=c, label=label) plt.legend(loc='best') plt.show() visualize_features(source_dataloader, target_dataloader) ``` 这段程序定义了一个`FeatureExtractor`类继承自PyTorch模块，它移除了ResNet架构的最后一层全连接部分只保留前面若干个卷积核用于获取更抽象级别的表征形式。接着创建名为`visualize_features()`的功能函数接收两个加载器对象——即代表各自领域的批量图片序列——经过一系列变换之后绘制散点图呈现出来供人们查看效果。
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