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主要内容
代码
Ganin Y. and Lempitsky V. Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation. ICML 2015.
概
监督学习非常依赖标签数据, 但是获得大量的标签数据在现实中是代价昂贵的一件事情, 这也是为何半监督和无监督重要的原因.
本文提出一种利用GRL来进行domain adaptation的方法, 感觉本文的创新点还是更加偏重于结构一点.
主要内容
接下来的叙述的方式可能和原文的有一点点的出入.
首先整个网络的框架包括一个用于提取特征的\(G_f\), 可见其是共享的, 提取的到的特征会分别进入上下两个\(G_c, G_d\).
其中, \(G_c\) 是普通的分类器, 当然这要求最开始的输入我们是有对应的标签的, \(G_f + G_c\)也就是我们最后所需要的整个网络.
而\(G_d\)的最后是一个二分类器, 用于区别输入的样本是来自有标签的数据集还是目标数据集.
我们来看一下损失
\[\sum_{i=1\cdots N, d_i=0} \mathcal{L}_y^i (\theta_f, \theta_c) + \lambda \cdot \sum_{i=1\cdots N} \mathcal{L}_{d}^i (\theta_f, \theta_d)
\]
首先关于\(G_f, G_c\)最小化\(\mathcal{L}_y\), 关于\(G_d\)则是最小化\(\mathcal{L}_d\), 同时关于\(G_f\)最大化\(\mathcal{L}_d\).
直观上讲就是, 我们要求\(G_f\)提取的特征使得分类器能够区分出输入的类别, 而下半部分则是一种对抗的思想, \(G_f\)提取的特征希望\(G_d\)不能够区别出输入来自有标签的域还是目标域, 对应的\(G_d\)是努力去区别开来.
为了实现这一点, 本文利用了一种GRL的技术, 即梯度从\(G_d\)回传到\(G_f\)的时候会变换梯度的方向.
代码
import torch
from torch.autograd import Function
class RevGrad(Function):
@staticmethod
def forward(ctx, inputs):
return inputs
@staticmethod
def backward(ctx, grad_outputs):
return grad_outputs.neg()
