会议：ICML 2015 论文题目：Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation 论文地址：http://proceedings.mlr.press/v37/ganin15.pdf 论文代码：https://github.com/fungtion/DANN 问题描述：深度学习的模型在source domain数据集上训练的很好（90%左右），但是迁移到ta…

知乎专栏链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/109057360 CSDN链接：https://daipuweiai.blog.csdn.net/article/details/104495520 前言 在前一篇文章【深度域适配】一、DANN与梯度反转层（GRL）详解中，我们主要讲解了DANN…

前言 在前一篇文章【深度域自适应】一、DANN与梯度反转层（GRL）详解中，我们主要讲解了DANN的网络架构与梯度反转层（GRL）的基本原理，接下来这篇文章中我们将主要复现DANN论文Unsupervised Domain Adaptation…

本篇是迁移学习专栏介绍的第十三篇论文，发表在ICML15上。论文提出了用对抗的思想进行domain adaptation，该方法名叫DANN(或RevGrad)。核心的问题是同时学习分类器 、特征提取器 、以及领域判别器 。通过最小化分类器误差，最大化判别器误差…

CSDN博客原文链接：https://blog.csdn.net/qq_30091945/article/details/104478550 知乎专栏原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/109051269 前言 在当前人工智能的如火如荼在各行各业得到广泛应用，尤其是人工智能也因此从各个方面影响当前…

一. BILSTM + CRF介绍 1.介绍 基于神经网络的方法，在命名实体识别任务中非常流行和普遍。 如果你不知道Bi-LSTM和CRF是什么，你只需要记住他们分别是命名实体识别模型中的两个层。 1.1开始之前 我们假设我们的数据集中有两类实体——人名和地名，与之相对应在我们的训练数据集…

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。 首先，我们需要了解两个…

文章目录 概述原理回顾 (可跳过)GRL 层实现使用 GRL 的域对抗(DANN)模型实现DANN 的使用案例 !!!后记 概述 域对抗训练（Domain-Adversarial Training of Neural Networks，DANN）属于广义迁移学习的一种, 可以矫正另一个域的数据集的分布, 也可…

前言 在当前人工智能的如火如荼在各行各业得到广泛应用，尤其是人工智能也因此从各个方面影响当前人们的衣食住行等日常生活。这背后的原因都是因为如CNN、RNN、LSTM和GAN等各种深度神经网络的强大性能，在各个应用场景中解决了各种难题。 在各个领域尤其…

没错，我就是那个为了勋章不择手段的屑（手动狗头）。快乐的假期结束了哭哭... DANN 对抗迁移学习 域适应Domain Adaption-迁移学习；把具有不同分布的源域（Source Domain）和目标域（Target Domain…

论文地址：Domain-Adversarial Training of Neural Networks（2015） 在深度学习任务中，数据集的差异性对模型的性能产生重要影响。为了解决这一问题，迁移学习成为一种有效的方法，利用源域（来自其他…

注:本博客的数据和任务来自NTU-ML2020作业，Kaggle网址为Kaggle. 数据预处理 我们要进行迁移学习的对象是10000张32x32x3的有标签正常照片，共有10类，和另外100000张人类画的手绘图，28x28x1黑白照片，类别也是10类但无标签。我们希望做到，让模型从有标签的原始分布数据中学…

Domain Adaptation 现有深度学习模型都不具有普适性，即在某个数据集上训练的结果只能在某个领域中有效，而很难迁移到其他的场景中，因此出现了迁移学习这一领域。其目标就是将原数据域（源域，source domain）尽…

一 总体介绍 DANN是一种迁移学习方法，是对抗迁移学习方法的代表方法。基本结构由特征提取层f,分类器部分c和对抗部分d组成，其中f和c其实就是一个标准的分类模型，通过GAN（生成对抗网络）得到迁移对抗模型的灵感。但此时…

1.摘要 本文提出了一个简单的神经网络模型来处理目标识别中的域适应问题。该模型将最大均值差异（MMD）度量作为监督学习中的正则化来减少源域和目标域之间的分布差异。从实验中，本文证明了MMD正则化是一种有效的工具，可以为特定图像…

一、存储结构与管理硬盘 1、文件系统与数据资料 常见文件系统格式：Ext2、Ext3、Ext4、XFS 添加新的硬盘存储设备，需要执行的操作： 1、分区；2、格式化；3、挂载 Linux只是把每个文件的权限与属性记录在inode中&#…

一、A2DP A2DP全名是（Advanced Audio Distribution Profile） 蓝牙音频传输模型协定，提供通过蓝牙连接传输音频流的能力，比如手机播放音乐，蓝牙耳机通过蓝牙连接听歌。 mp3和flac音频编码都是在PCM音频编码基础上二次编…

用MATLABA实现简易的JPEG压缩，不包括最后的编码部分，因为编码比较复杂。。。改天再研究 代码如下，分成三个m函数，直接运行JPEGEncodeDecode函数即可： 编解码函数： function JPEGEncodeDecode %UNTITLED7 Su…

图像质量评估综述 仅作综述与相关开源库的记录，上一篇博文中有更详细的计算方法整理。 图像质量评估（Image Quality Assessment, IQA）从方法上可分为主观评估和客观评估。主观评估就是从人的主观感知来评价图像的质量，首先给出原…

完美字符串 题目描述 你可能见过下面这一句英文： "The quick brown fox jumps over the lazy dog." 短短的一句话就包含了所有 2626 个英文字母！因此这句话广泛地用于字体效果的展示。更短的还有： "The five boxing wizards…