对抗性歧视域适应:GAN与深度学习的融合
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更新于2024-07-19
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"《对抗性区分域适应》(Adversarial Discriminative Domain Adaptation, ADDA)是一篇发表于2017年12月的预印本论文,由ETzeng、JHoffman、KSaenko和TDarrell共同撰写,收录在arXiv上,论文编号为arXiv:1702.05464。这篇研究主要关注迁移学习领域中的方法创新,特别是通过结合对抗学习和区分性特征学习来改进无监督领域适应。
论文的核心思想源于生成对抗网络(GAN)的概念,这是一个博弈论框架下的学习模型,其中生成器(G)与判别器(D)作为对手进行交互。生成器的目标是利用随机输入生成看似真实的样本,而判别器则试图区分真实样本和生成样本。训练过程中,生成器和判别器相互竞争并协同进化,通过交替优化两个模型的性能。
ADDA方法提出了一种改进的无监督领域适应技术,它在传统的GAN框架下进行了扩展。具体来说,它学习一种目标图像到源特征空间的区分性映射,目的是通过欺骗域鉴别器来实现这一目标。这种方法强调了三个关键设计选择:权重共享、基础模型和对抗性损失。
1) **权重共享**:ADDA可能采用了共享部分网络权重的策略,使得生成器和判别器之间能够更好地协作,减少学习上的矛盾,提高适应性。
2) **基础模型**:论文可能探讨了不同基础模型对领域适应性能的影响,如选择适合处理不同数据分布的模型结构。
3) **对抗性损失**:论文可能引入了特殊的损失函数,使生成器不仅追求生成逼真样本,同时也要让判别器难以区分,从而达到域适应的效果。
总体而言,ADDA提供了一个通用的对抗性领域适应架构,它通过对抗性的学习机制,有效地将源域的知识转移到目标域,从而提高在标注不足或完全无标签情况下任务的性能。该方法在实际应用中展现了其在图像识别、物体识别等计算机视觉任务中的潜在优势,并且可能启发了后续的迁移学习研究方向。"
2019-08-11 上传
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