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MuLANN:Schoenauer-Sebag等人的“多领域对抗性学习”论文的代码和数据在ICLR 2019上接受
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2021-05-26
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木兰 代码和通过Schoenauer-塞巴格A.多域对抗性学习数据,海因里希L.,Schoenauer M.,塞巴格M.,吴L.和Altschuler领导S.,接受在2019年ICLR 多域学习(MDL)旨在获得一个模型,该模型在多个域中的平均风险最小。 我们的经验动机是自动显微镜数据,其中将培养的细胞暴露于已知和未知的化学扰动后成像,并且每个数据集都显示出明显的实验偏差。 本文提出了一种多域对抗学习方法MuLANN,在半监督的情况下利用重叠但不同的类集的多个数据集。 我们的贡献包括:i)使用H散度获得的MDL中平均域和最差域风险的界限; ii)一个新的损失,以适应半监督的多域学习和域适应; iii)实验方法的验证,在三个标准图像基准和最新的生物图像数据集。 笔记 我目前正在将此仓库从Torch7转换为PyTorch。 PyTorch代码当前仅适用于MNIST <> MNIST-M班次
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MuLANN:Schoenauer-Sebag等人的“多领域对抗性学习”论文的代码和数据在ICLR 2019上接受 (418个子文件)
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office_model.lua 6KB
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split_04.txt 181KB
split_00.txt 181KB
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