李宏毅机器学习&深度学习课程|概述领域自适应

领域自适应概述:介绍了Domain Adaptation领域的相关概念。训练资料与测试资料分布不同会导致模型性能下降,称为Domain Shift。Domain Adaptation是一种Transfer Learning技术,将在一个领域学到的知识应用在另一个领域。训练资料与测试资料有不同类型的Domain Shift,如输入分布变化、输出分布变化等。

目标领域数据处理:在Domain Adaptation中,我们需要训练一个模型,使其可以在不同的领域上使用。如果在目标领域有大量带标签的数据,则直接使用这些数据进行训练即可。如果数据量较少,则可以利用有标签数据微调在源领域上训练的模型。为了避免过拟合,需要注意调整学习率等参数。在目标领域有大量无标签数据的情况下,可以通过特征提取器来训练模型,使得源领域和目标领域的特征分布一致,从而用在目标领域上。

CNN特征训练:介绍了在使用CNN进行领域自适应时,如何训练特征吸引器和标签预测器。通过领域对抗性训练,使得特征提取器欺骗领域分类器,以使源域和目标域的特征无法区分,从而提高模型泛化能力。同时讨论了与GAN的异同点,强调了特征提取器不能简单输出零向量以欺骗领域分类器。

领域对抗训练:介绍了domain adversarial training的原理和应用。通过交叉熵计算loss,训练label predictor和domain classifier,以减小source和target domain的差异。然而,该方法仍存在分离domain的问题,需要更好的解决方案。实验结果表明,使用domain adversarial training可以提高模型在跨domain任务上的性能。

目标领域数据分布:讨论了在目标领域没有类别标签的情况下,如何通过训练让目标领域数据的分布与源领域数据的分布接近。通过讨论两种不同情况下的数据分布,引出了如何让目标领域数据远离边界点的方法,并介绍了一些在领域自适应中常见的技巧。同时探讨了源领域和目标领域可能存在不同类别情况下的问题,提出了全域自适应的解决方案。

特征提取器影响:讨论了基于CNN的特征提取器对于领域分类输入的影响,指出拉直特征图会对领域适应性造成影响。讨论了领域适应的挑战和解决方案,包括骗过领域分类器和正确分类的平衡。还介绍了在目标领域数据稀缺情况下的处理方法,如测试时间训练和领域泛化。

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