基于实例的迁移和基于样本的迁移一样吗

时间: 2023-05-21 10:05:44 浏览: 80
C知道回答:不完全一样。基于实例的迁移和基于样本的迁移都是为了解决迁移学习中的领域变化问题,但它们针对的数据不同。基于实例的迁移是通过利用源领域和目标领域之间的相似实例进行数据迁移,而基于样本的迁移是通过构造新的样本使得源领域和目标领域之间有更多的相似之处。
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用CNN和MMD进行样本迁移pytorch

以下是使用 CNN 和 MMD 进行样本迁移的 PyTorch 代码示例: 1. 定义数据集和数据加载器 ``` import torchvision.datasets as dset import torchvision.transforms as transforms import torch.utils.data as data # 定义数据预处理 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(32), transforms.CenterCrop(32), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ]) # 加载训练集和测试集 train_set = dset.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) test_set = dset.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform) # 定义数据加载器 train_loader = data.DataLoader(train_set, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=2) test_loader = data.DataLoader(test_set, batch_size=64, shuffle=False, num_workers=2) ``` 2. 定义模型 ``` import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F # 定义卷积神经网络 class CNN(nn.Module): def __init__(self): super(CNN, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1) self.conv3 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1) self.fc1 = nn.Linear(128 * 4 * 4, 256) self.fc2 = nn.Linear(256, 10) def forward(self, x): x = F.relu(self.conv1(x)) x = F.max_pool2d(x, 2) x = F.relu(self.conv2(x)) x = F.max_pool2d(x, 2) x = F.relu(self.conv3(x)) x = F.max_pool2d(x, 2) x = x.view(-1, 128 * 4 * 4) x = F.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return x # 创建模型实例 model = CNN() ``` 3. 定义优化器和损失函数 ``` import torch.optim as optim # 定义优化器 optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 定义损失函数 criterion = nn.CrossEntropyLoss() ``` 4. 定义 MMD 损失函数 ``` import torch def mmd_loss(x_src, x_tgt, kernel_mul=2.0, kernel_num=5): """ x_src: 源域数据 x_tgt: 目标域数据 kernel_mul: RBF 核的宽度 kernel_num: RBF 核的数量 """ batch_size = int(x_src.size()[0]) kernels = [] for i in range(kernel_num): sigma = kernel_mul ** i kernels.append(gaussian_kernel(x_src, x_tgt, sigma)) loss = 0 for kernel in kernels: loss += torch.mean(kernel) return loss / kernel_num def gaussian_kernel(x_src, x_tgt, sigma): """ x_src: 源域数据 x_tgt: 目标域数据 sigma: RBF 核的宽度 """ n = int(x_src.size()[0]) m = int(x_tgt.size()[0]) x = torch.cat([x_src, x_tgt], dim=0) xx = torch.mm(x, x.t()) x2 = torch.sum(x ** 2, dim=1, keepdim=True) exponent = xx - 0.5 * (x2 + x2.t()) kernel = torch.exp(-exponent / (2 * sigma ** 2)) return kernel[:n, :n] + kernel[n:, n:] - kernel[:n, n:] - kernel[n:, :n] ``` 5. 训练模型 ``` # 训练模型 for epoch in range(10): running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(train_loader, 0): inputs, labels = data optimizer.zero_grad() # 将数据分为源域和目标域数据 src_inputs = inputs[:32] tgt_inputs = inputs[32:] # 在源域数据上进行前向传播和反向传播 src_outputs = model(src_inputs) src_loss = criterion(src_outputs, labels[:32]) src_loss.backward() # 在目标域数据上进行前向传播和反向传播 tgt_outputs = model(tgt_inputs) tgt_loss = mmd_loss(src_outputs, tgt_outputs) tgt_loss.backward() optimizer.step() # 输出统计信息 running_loss += src_loss.item() + tgt_loss.item() if i % 100 == 99: print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 100)) running_loss = 0.0 ``` 在每个训练循环中,将数据分为源域和目标域数据,分别在源域和目标域数据上进行前向传播和反向传播。在目标域数据上计算 MMD 损失函数,并通过反向传播更新模型参数。

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