域自适应学习相关论文
近年来,如何从理论上分析算法的泛化性能是机器学习主要研究问题。在机器学习中,泛化误差用来衡量一个学习机应用到未知数据的学习......
图像语义分割(Image Semantic Segmentation)是对图像中的所有像素按其表示的语义内容进行像素级别的分类,在遥感图像解译、自动驾......
域自适应学习是当前机器学习和模式识别领域一个研究热点,随着深度学习研究的不断进步,人工手选特征的时代即将结束。深度学习可以......
域自适应学习(Domain Adaptation)是由迁移学习推广得到的一种机器学习方法。与传统的机器学习方法不同,该学习方法假设训练集和测......
针对目前域自适应目标识别问题的学习方法,进行系统总结。首先,提出目标识别的两个基本主题:基于域自适应的目标分类和目标检测;然......
在人脸表情识别问题中,提取人脸表情特征是其中非常重要的步骤,特征的好坏直接决定了识别的效果。人脸区域的面积虽然不大,但是却......
在机器学习中,经常会遇到对几个相关联的任务建立机器学习模型的情况,比如关于人脸的识别、人脸表情的判断、人年龄的预测等。这些......
传统的机器学习假设测试样本和训练样本来自同一概率分布.但当前很多学习场景下训练样本和测试样本可能来自不同的概率分布.域自适......