Deep CORAL: Correlation Alignment for Deep Domain Adaptation
本篇是迁移学习专栏介绍的第十六篇论文，由BU完成发表在ECCV2016上。 Abstract 深度神经网络能够从大量标记的输入数据中学习强大的表示，但是它们不能很好地概括输入分布的变化。提出了一种域自适应算法来补偿由于域移动而导致的性能下降。在本文中，我们解决了目标域未标记的情况，需要无监督的自适应。CORAL[1]是一种非常简单的无监督域自适应方法，它用线性变换对源和目标分布的二阶统计量进行对齐
相关文章
- 1. Deep CORAL: Correlation Alignment for Deep Domain Adaptation（2016）
- 2. 域适应系列3：Minimal-entropy Correlation Alignment for Unsupervised Deep Domain Adaptation（ICLR 2018）
- 3. Deep visual domain adaptation: A survey
- 4. [cvpr2017]Deep Hashing Network for Unsupervised Domain Adaptation
- 5. Synthetic to real adaptation with generative correlation alignment network
- 6. [cvpr2017]Joint Geometrical and Statistical Alignment for Visual Domain Adaptation
- 7. (JGSA) Joint Geometrical and Statistical Alignment for Visual Domain Adaptation
- 8. M-ADDA: Unsupervised Domain Adaptation with Deep Metric Learning
- 9. Deep Cascaded Regression for Face Alignment（DCR2015）
- 10. SSPP-DAN: DEEP DOMAIN ADAPTATION NETWORK FOR FACE RECOGNITION WITH SINGLE SAMPLE PER PERSON
- 更多相关文章...
- • Swift for 循环 - Swift 教程
- • Scala for循环 - Scala教程
- • 为了进字节跳动，我精选了29道Java经典算法题，带详细讲解
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. Deep CORAL: Correlation Alignment for Deep Domain Adaptation（2016）
- 2. 域适应系列3：Minimal-entropy Correlation Alignment for Unsupervised Deep Domain Adaptation（ICLR 2018）
- 3. Deep visual domain adaptation: A survey
- 4. [cvpr2017]Deep Hashing Network for Unsupervised Domain Adaptation
- 5. Synthetic to real adaptation with generative correlation alignment network
- 6. [cvpr2017]Joint Geometrical and Statistical Alignment for Visual Domain Adaptation
- 7. (JGSA) Joint Geometrical and Statistical Alignment for Visual Domain Adaptation
- 8. M-ADDA: Unsupervised Domain Adaptation with Deep Metric Learning
- 9. Deep Cascaded Regression for Face Alignment（DCR2015）
- 10. SSPP-DAN: DEEP DOMAIN ADAPTATION NETWORK FOR FACE RECOGNITION WITH SINGLE SAMPLE PER PERSON