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DANN：利用反向传播的无监督领域适应方法（含链接器实现）

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简介：
本文介绍了一种名为DANN的无监督领域自适应方法，通过反向传播机制实现数据在不同领域的迁移应用，并附有代码实现链接。 链条机实现环境为Ubuntu 14.04 LTS，并带有Anaconda3 4.2.0的Python 3.5.2。 外部库及版本： - 链条机：2.0.0 - 杯状的：1.0.0 - 麻木：1.14 数据集来源为MNIST，目标为MNIST-M。验证数据使用的是目标数据（无训练数据），而训练数据则来自源与目标的数据。 实施结果： - MNIST: 81.49% - MNIST-M: 80.81% 准确性失利包括标签预测器损失和域分类器损失。 用法说明：打开train.py并更改data_root路径。运行python train.py 。从图像文件所在的目录中获取类标签，并且目录名称必须是类ID。因此，需要安排好图像文件并将每个类别对应的目录重命名。

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  • DANN：利用反向传播的无监督领域适应方法（含链接器实现）
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    本文介绍了一种名为DANN的无监督领域自适应方法，通过反向传播机制实现数据在不同领域的迁移应用，并附有代码实现链接。 链条机实现环境为Ubuntu 14.04 LTS，并带有Anaconda3 4.2.0的Python 3.5.2。 外部库及版本： - 链条机：2.0.0 - 杯状的：1.0.0 - 麻木：1.14 数据集来源为MNIST，目标为MNIST-M。验证数据使用的是目标数据（无训练数据），而训练数据则来自源与目标的数据。 实施结果： - MNIST: 81.49% - MNIST-M: 80.81% 准确性失利包括标签预测器损失和域分类器损失。 用法说明：打开train.py并更改data_root路径。运行python train.py 。从图像文件所在的目录中获取类标签，并且目录名称必须是类ID。因此，需要安排好图像文件并将每个类别对应的目录重命名。
     
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    本文提出了一种无需目标域数据标签的非监督领域自适应方法，旨在解决多源领域的数据分布差异问题，提高模型在未标注新领域中的泛化能力。 无监督多源领域自适应在无需访问源数据的情况下进行。
     
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    Dassl.pytorch是一款专为领域适应和半监督学习设计的PyTorch库，提供丰富的数据管理、模型训练及评估工具，助力研究人员高效开发新颖算法。 Dassl是一个专注于领域适应与半监督学习研究的工具箱，并因此得名。它采用模块化设计并提供统一接口，方便快速原型开发及新方法试验。使用Dassl，仅需几行代码即可实现新的算法。 您可以利用Dassl进行以下领域的研究： - 领域适应 - 域泛化 - 半监督学习 最新进展包括： [2021年3月] 我们发布了一份关于领域泛化的调查报告，总结了该主题过去十年的发展历程、相关问题、数据集、方法论及未来发展方向。 [2021年1月] 最近的研究成果（通过混合不同域样本的实例级特征统计信息来改善领域泛化）已被ICLR 2021接受。代码已在相应平台发布，其中跨域图像分类部分基于Dassl.pytorch库实现。 [2020年5月] Dassl版本v0.1.3 更新了Digit-Single数据集，用于测试单源领域泛化方法的性能基准。新增的数据集中包含相应的CNN模型和配置文件。有关如何评估您的算法的具体信息，请参阅相关文档。
     
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