关于模式识别中的domain generalization 和 domain adaptation
2024-08-26 00:55:37
今晚听了李文博士的报告“Domain Generalization and Adaptation using Low-Rank Examplar Classifiers”,讲的很精彩。自己第一次听说domain generalization和domain adaptation,故此简单记录一下。很多机器学习的任务都假设样本是独立同分布的(i.i.d),但是真实世界的数据往往不一样都满足。训练样本和测试样本之间分布可能存在偏差。这是因为数据集本身可能是存在biased,比如:比较经典的几个数据集imagenet,caltech等,都有各自的特点;还有就是真实的数据集是具有多样性的,用domain A的数据对一类物体进行训练,在domian B的同一类物体进行识别,表现往往都有下降。所以在模式识别、人脸识别、动作识别时候需要解决模型的泛化和自适应问题。
他们提出用examplar SVM进行分类,并且考虑到预测的稀疏性,融合了低秩矩阵的概念。为了加快训练,损失函数那块用exp替代log,用矩阵的block inverse来加快矩阵求逆。感觉工作量很充足,不愧是一篇TPAMI的文章。向大牛看齐。另外给出李文博士的个人主页:http://www.vision.ee.ethz.ch/~liwenw/
最新文章
- python file 文件读写
- BUILD 2015: Visual Studio对GitHub的支持
- ASP.NET Boilerplate 深入系列之:概述
- php请求URL中的参数有空格
- 【python】list。列表
- 手动安装 mysqldb 与[ pip easy_install]
- atlassian-jira-confluence-bitbucket破解
- 程序员带你十天快速入门Python,玩转电脑软件开发(一)
- protocol buffer和当年corba ,和现在SOA有啥异同点
- 总结QueueUserWorkItem传参的几种方式
- Spinner( 微调) 组件
- C语言undefined behaviour未定义行为
- asp.net core高级应用:TagHelper+Form
- 页面引入css用link和import的区别
- 六:Dubbo与Zookeeper、SpringMvc整合和使用
- Redis数据类型Set
- ERP合同管理流程查询(三十一)
- ODI Studio拓扑结构的创建与配置(MySQL)
- Eclipse内存讲解,eclipse.ini设置
- Windows驱动 INF文件