dann

【PyTorch】实现迁移学习框架DaNN

文章目录前言代码实现1、导入数据库关于torch.manual_seed(1)2、参数设置3、数据导入4、定义MMD损失5、定义训练函数5.1nn.CrossEntropyLoss()5.2.detach()5.3.sizeVS.shape5.4.to(DEVICE)5.5.max()5.6optimizer.zero_grad()
cofisher·2024-02-09 19:29

【PyTorch】实现迁移学习框架DANN

文章目录前言代码实现1、导入数据库关于torch.manual_seed(1)2、参数设置3、数据导入4、定义训练函数4.1nn.CrossEntropyLoss()4.2.detach()4.3.sizeVS.shape4.4.to(DEVICE)4.5.max()4.6optimizer.zero_grad()4.7len(data
cofisher·2024-02-07 10:04

【深度学习：Domain Adversarial Neural Networks (DANN) 】领域对抗神经网络简介

【深度学习：DomainAdversarialNeuralNetworks】领域对抗神经网络简介前言领域对抗神经网络DANN模型架构DANN训练流程DANN示例GPT示例前言领域适应（DA）指的是当不同数据集的输入分布发生变化
jcfszxc·2024-01-03 13:12

机器学习——自领域适应作业

数据集训练5000张总数，每类有500张测试10000张BaselineLambda参数需要好好调整一下DaNN结构让两个领域的特征尽可能的接近。
uncle_ll·2023-12-18 08:20

500 lines or less学习笔记（九）——内存中的图数据库（Dagoba）

本文利用JavaScript实现了一个内存中的图数据库,用来解决一些现实中的问题,本文不仅介绍了整体的设计思路和设计原则,还详细介绍了图数据库实现的一些细节,很多地方值得学习.作者介绍Dann喜欢和他两岁的孩子建造东西
简单一点点·2023-12-15 14:40

2019-08-16

丹尼·科佩克（Dann
宇哥聊AI·2023-09-13 16:21

20210225焦点日记1

dann
于艳华开启心灵之旅·2023-02-02 19:45

项目5-迁移学习

文章目录项目5-迁移学习项目描述数据集介绍项目要求数据准备环境配置/安装场景和为什么要进行领域对抗性训练神经网络的领域对抗训练(DaNN)数据可视化特殊领域知识Canny边缘检测数据处理模型预处理开始训练如何实作
一条大蟒蛇6666·2023-01-02 10:59

基于DANN的图像分类任务迁移学习

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到的知识能应用于无标签的，相似但与原始分布不相同的目标分布中，并提高黑白手绘图的正确率。为此，
Hαlcyon·2022-12-26 09:00

最优传输论文(五)Multi-Adversarial Domain Adaptation

前言这篇文章是根据经典DANN衍生出来的，DANN是只有一个域鉴别器，而MADA对应每个类都有一个域鉴别器，基本原理都一样，建议先看看DANN，学会梯度翻转层，看明白代码再来看这篇文章。
shawchan9·2022-12-12 16:56

Transfer Learning——对抗迁移学习

对抗迁移学习-数据分布自适应的对抗迁移方法首次神经网络训练中加入对抗机制DANN（边缘分布）生成器对应提取器域判别器分类器DAAN（边缘分布+条件分布动态对抗，自适应因子）ADDA（整体特征、局部特征）
용 아·2022-12-12 12:55

DAAN学习笔记

不同的分布之间的差异如图所示：传统方法传统的基线对抗网络模型DANN，针对边际分布差异较大的情况下，效果会比较好。然而它对
谁知故人不识君·2022-12-12 11:16

DAN: Deep-Attention Network for 3D Shape Recognition

代码：https://github.com/RiDang/DANNhttps://github.com/RiDang/DANN结构：思考总结：1）自注意力可获取视图之间的相关性，公式下面除以一个dk是为了防止注意力分数过大
CCRJ·2022-12-05 22:26

李宏毅机器学习作业11——Transfer Learning，Domain Adversarial Training

DomainAdaptation_iwill323的博客-CSDN博客_领域适应迁移学习参见2022CS231nPPT笔记-迁移学习_iwill323的博客-CSDN博客_cs231nppt目录任务和数据集任务数据集方法论：DaNN
iwill323·2022-12-05 19:03

关于梯度翻转层GRL的理解

最近在看迁移学习中的DANN算法和DAAN算法，二者都用到了GRL层，是一种梯度翻转层，这里主要想讲一下梯度翻转层为什么有用。
CtrlZ1·2022-11-22 10:54

[Tensorflow2] 梯度反转层(GRL)与域对抗训练神经网络(DANN)的实现

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!!!
欲语还羞✿·2022-11-22 10:52

pytorch实现梯度反转层(Gradient Reversal Layer)

问题在有些任务中，我们需要实现梯度反转层(GradientReversalLayer)，目的是为了在梯度反向传播时，经过计算图某个节点之后梯度往反向更新（DANN网络中便需要GRL）。
MaXuwl·2022-11-22 10:50

深度对抗神经网络(DANN)笔记

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。
谁知故人不识君·2022-05-26 07:51

[论文阅读]Joint Pixel and Feature-Level Domain Adaptation for Recognition in the Wild

本文的创新点在于，对于同一任务结合了feature-levelDA（Domainataptation）和pixel-levelDA，在feature-level观察到DANN（DomainAdversarialNeuralNetWork
sunxia233·2020-09-14 15:37

DANN：Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation

论文提出了用对抗的思想进行domainadaptation，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。
gdtop818·2020-09-13 06:25

Domain Adaptation 与 Generative Adversarial Network

域自适应与生成对抗网络1、《Unsuperviseddomainadaptationbybackpropagation》pytorch代码：https://github.com/fungtion/DANN
Tsingzao·2020-09-13 04:38

推荐 ：清华开源迁移学习算法库

Trans-Learn是基于PyTorch实现的一个高效、简洁的迁移学习算法库，目前发布了第一个子库——深度域自适应算法库（DALIB），支持的算法包括：DomainAdversarialNeuralNetworks（DANN
数据分析v·2020-08-03 08:01

原创 | 清华开源迁移学习算法库

Trans-Learn是基于PyTorch实现的一个高效、简洁的迁移学习算法库，目前发布了第一个子库——深度域自适应算法库（DALIB），支持的算法包括：DomainAdversarialNeuralNetworks（DANN
数据派THU·2020-08-01 17:00

偏偏爱上那朵云

晴空找不到你影踪沉思因你似朵白云幻变息间亦飘隐不可以让我去着紧有聚时时亦散开未能预计看白云百般感想满襟难得又见天朗气清难得可爱满天白云或者多变又飘隐都只会令我爱越深那白云曾在我手骤然融化爱白云惜不可以偷看白云潇洒自由可望不可捉摸透飘过只可以尽引首翩翩那朵云匆匆去不留远外在飘浮背影越见清秀陈百强《我爱白云》图片发自AppDannyWu拍摄DannyWu拍摄DannyWu拍摄DannyWu拍摄Dann
DannyWu·2020-07-11 21:17

【深度域适配】二、利用DANN实现MNIST和MNIST-M数据集迁移训练

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UnsupervisedDomainAdaptationbyBackpropagation
追梦者_AIer·2020-07-07 21:51

【深度域适配】一、DANN与梯度反转层（GRL）详解

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。在各个领域尤其是在C端市场，深度神经网络能够迅速在近几年开花结果得益于如今当前大数据时代带来的海量数据及其标签。也就是说，当前深度学习算法是以数据集及其对应标签为驱动的
追梦者_AIer·2020-07-07 21:50

【迁移学习】深度域自适应网络DANN模型

模型建立DANN假设有两种数据分布：源域数据分布S(x,y)\mathcal{S}(x,y)S(x,y)和目标域数据分布T(x,y)\mathcal{T}(x,y)T(x,y)；定义did_idi为第iii
Ono_bing·2020-07-06 23:24

《人工智能（第二版）》入门新人必读的一本神书（文末送书）

丹尼·科佩克（Dann
qq_41534566·2020-06-25 20:02

DANN:利用神经网络算法评估变异位点的有害程度

今天介绍的DANN软件，可以看作是CADD的改进版本，改进了预测的算法，效果比CADD有所提高。
生信修炼手册·2020-04-02 18:48

为何这家日本选货店钟情于美国制造的衬衫？

▲哦豁～铲地上期忘记给你们推荐这款Dann
Steppy潮流周志·2020-02-02 00:00

DANN：Domain-Adversarial Training of Neural Networks

DANN原理理解DANN中源域和目标域经过相同的映射来实现对齐。
nekoli·2019-04-02 19:07

DaNN详解

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，可以为特定图像数据集的SURF特征建立良好的域适应模型。本文代表了在神经网络背景下对MMD度量的初次研究。2.研究背景及意义在基于机器学习算法的计算机视觉中，训练样本与测试样本之间的分布存在
attitude_yu·2018-12-17 15:41

Strong Baselines for Neural Semi-supervised Learning under Domain Shift半监督学习

2018ACL论文StrongBaselinesforNeuralSemi-supervisedLearningunderDomainShift不同数据集的迁移学习MT-Tri方法在情感分析上（无监督域适应）超过DANN
Adupanfei·2018-10-07 23:00

154/1000#改变自己&梦想热身#

Dann
亲子游泳培训师Danny·2017-05-28 20:21

NBA2KOL 3D球员推荐 马刺神射丹尼格林

一：球员介绍丹尼·格林(Dann
佚名·2016-01-05 11:44

RSpec增加了众所翘首以待的RBehave功能以供集成测试所需

DanN
Sean Miller·2007-10-31 00:00
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