域泛化问题中基于Mixup与对比损失的特征转换模型.pdf

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摘要

摘要

近年来,随着深度神经网络的兴起,人工智能研究取得了显著发展。传统的

深度神经网络往往基于独立同分布假设且需要大量带有标签的训练样本。当表

示底层数据分布在训练和测试过程中发生变化时,深度神经网络的性能就会下

降。而标记大量的数据集是非常耗时和昂贵的。为此研究者们提出了“域泛化”

概念。域泛化方法的目的是通过只使用源域的训练数据来实现对不可见目标域

的泛化。主流的域泛化算法倾向于在一般的特征提取网络中设计特殊的组件,

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