论文解读-<Unsupervised Domain Adaptation with Residual Transfer Networks>

本文介绍了NIPS2016论文《Unsupervised Domain Adaptation with Residual Transfer Networks》,探讨如何利用残差迁移网络解决深度学习中源域与目标域之间的分布不匹配问题。论文提出结合特征自适应和类别自适应的损失函数,通过端到端的网络结构实现无监督域适应。实验结果显示该方法在降低域间差异和提高目标域分类性能方面取得积极效果。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

论文题目: 《Unsupervised Domain Adaptation with Residual Transfer Networks》

论文信息: NIPS2016, Mingsheng Long, Han Zhu, Jianmin Wang, Tsinghua University

论文: http://ise.thss.tsinghua.edu.cn/~mlong/doc/residual-transfer-network-nips16.pdf

作者主页: http://ise.thss.tsinghua.edu.cn/~mlong/

代码链接: https://github.com/zhuhan1236/transfer-caffe

1. 论文解决的问题

    深度学习的训练需要大量已标注的数据,但是手工标注大量数据费时费力,人们就想,某一任务已经标注好了大量数据,这些标注好了的数据能否利用到另一个任务上面,由此形成了迁移学习理论,也即这篇论文中的域自适应。

    源任务称为源域,目标任务称为目标域,源域数据有标注,目标域数据没有标注或有少量标注,因此,源域数据的数据分布与目标域的数据分布是不相等的。将源域数据分布往目标域数据分布上靠,称为域自适应。

    这篇文章解决了,1) 特征自适应的问题,

                                  2) 源任务与目标任务的类别自适应问题。 

2.论文的想法

    这篇论文假设源任务与目标任务的类别数不相等,设计了一个端到端的深度卷积神经网络,能够将源任务类别估计迁移到

### 原型导向框架在无监督域适应中的应用 在机器学习领域,尤其是跨不同数据分布的任务迁移中,无监督域适应(Unsupervised Domain Adaptation, UDA)扮演着重要角色。UDA旨在利用源域中标记的数据来提高目标域上未标记数据的表现性能[^1]。 #### 实现原理 原型导向框架通过构建特征空间内的聚类中心即“原型”,使得模型能够捕捉类别间的内在结构并促进泛化能力。具体来说,在训练过程中不仅优化分类损失函数还引入了额外约束项用于拉近同属一类样本间距离的同时推远异类样本间距: ```python import torch.nn as nn from sklearn.cluster import KMeans class PrototypeOrientedFramework(nn.Module): def __init__(self, num_classes=10, feature_dim=256): super(PrototypeOrientedFramework, self).__init__() self.num_classes = num_classes self.feature_extractor = FeatureExtractor() self.classifier = Classifier(feature_dim, num_classes) def forward(self, x_s, x_t): # Source domain data & Target domain data f_s = self.feature_extractor(x_s) f_t = self.feature_extractor(x_t) prototypes = [] for i in range(self.num_classes): class_samples = f_s[y_s == i] kmeans = KMeans(n_clusters=1).fit(class_samples.cpu().detach()) prototype = torch.tensor(kmeans.cluster_centers_).cuda() prototypes.append(prototype) return f_s, f_t, torch.stack(prototypes), self.classifier(f_s), self.classifier(f_t) ``` 此代码片段展示了如何定义一个基于PyTorch的原型导向网络架构,其中包含了特征提取器以及分类器两部分,并实现了计算各类别的原型向量逻辑。 #### 应用场景 该方法广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域内涉及跨域任务转换的问题解决当中。例如当面临新环境下缺乏标注样本的情况时,可以借助已有的大量有标签源域资料快速调整模型参数以适应新的工作条件而不必重新收集昂贵的人工标注信息。
评论 8
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值