文件名称：CIDA:[ICML 2020]连续索引域适应
文件大小：67.66MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-13 16:11:09
JupyterNotebook
连续索引域自适应（CIDA） 这是作者对CIDA的官方PyTorch实施。 此存储库包含ICML 2020论文“”中的实验代码。 本自述文件的大纲 超越域适应：CIDA简介 本质上，CIDA提出了是否以及如何超越当前（分类）域适应机制的问题，并提出了在连续索引域中进行适应的第一种方法。 例如，除了要从域A适应域B之外，我们还希望同时适应流形中无限多个域。 这使我们能够超越域自适应，并执行和。 请参见以下玩具示例。 有关更直观的介绍，请随时观看此。 样品结果 如果我们使用域[1，6]作为源域，而将其余域用作目标域，则以下是以前的域适应方法和CIDA的一些示例结果，其中CIDA成功地学习了决策边界如何随域索引演变。 方法概述 我们提供了一个简单而有效的学习框架，并提供了理论上的保证（请参阅本自述文件末尾的“理论”部分）。 下面是以前的域自适应方法和CIDA（红色标记的差异）之间的快速比较
【文件预览】：
CIDA-master
----toy-circle()
--------utils.py(210B)
--------data()
--------dataset.py(1KB)
--------main-half-circle.ipynb(307KB)
--------model.py(41KB)
--------plot.py(4KB)
--------modules.py(7KB)
--------.ipynb_checkpoints()
--------main-quarter-circle.ipynb(282KB)
----rotatingMNIST()
--------run_all_exp.sh(172B)
--------readme.md(843B)
--------main.ipynb(535KB)
--------accuracy.png(135KB)
--------model.py(34KB)
--------.ipynb_checkpoints()
----README.md(6KB)
----fig()
--------blog-circle-ADDA-vs-CIDA-with-GT.png(417KB)
--------blog-method-DA-vs-CIDA.png(46KB)
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--------blog-circle-ADDA-vs-CIDA.png(563KB)
--------blog-table-cross.png(63KB)
----toy-sine()
--------tmp.model_discr(24.6MB)
--------pred_tmp.pkl(7.04MB)
--------main-sine-baselines.ipynb(259KB)
--------utils.py(3KB)
--------tmp.model_pred(2.46MB)
--------data_loader.py(3KB)
--------sine.pkl(72KB)
--------dataset.py(1KB)
--------tmp_mlp(15KB)
--------model.py(26KB)
--------main-sine-CIDA.ipynb(285KB)
--------plot.py(4KB)
--------tmp.model_enc(39.11MB)
--------modules.py(7KB)
--------.ipynb_checkpoints()