skip to main content
Visitante
Meu Espaço
Minha Conta
Sair
Identificação
This feature requires javascript
Tags
Revistas Eletrônicas (eJournals)
Livros Eletrônicos (eBooks)
Bases de Dados
Bibliotecas USP
Ajuda
Ajuda
Idioma:
Inglês
Espanhol
Português
This feature required javascript
This feature requires javascript
Primo Search
Busca Geral
Busca Geral
Acervo Físico
Acervo Físico
Produção Intelectual da USP
Produção USP
Search For:
Clear Search Box
Search in:
Busca Geral
Or hit Enter to replace search target
Or select another collection:
Search in:
Busca Geral
Busca Avançada
Busca por Índices
This feature requires javascript
Tipo de recurso
criteria input
qualquer lugar do registro
no título
como autor
no assunto
Data de publicação
lsr01
lsr02
lsr03
lsr04
Orientador
Show Results with:
no título
Show Results with:
qualquer lugar do registro
no título
como autor
no assunto
Data de publicação
lsr01
lsr02
lsr03
lsr04
Orientador
Mostra resultados com:
criteria input
que contêm minhas palavras de busca
com a frase exata
começa com
Mostra resultados com:
Índice
criteria input
E
OU
NÃO
This feature requires javascript
Unsupervised domain adaptation via softmax-based prototype construction and adaptation
Li, Jingyao ; Lü, Shuai ; Li, Zhanshan
Information sciences, 2022-09, Vol.609, p.257-275
[Periódico revisado por pares]
Elsevier Inc
Texto completo disponível
Citações
Citado por
Exibir Online
Detalhes
Resenhas & Tags
Mais Opções
Nº de Citações
This feature requires javascript
Enviar para
Adicionar ao Meu Espaço
Remover do Meu Espaço
E-mail (máximo 30 registros por vez)
Imprimir
Link permanente
Referência
EasyBib
EndNote
RefWorks
del.icio.us
Exportar RIS
Exportar BibTeX
This feature requires javascript
Título:
Unsupervised domain adaptation via softmax-based prototype construction and adaptation
Autor:
Li, Jingyao
;
Lü, Shuai
;
Li, Zhanshan
Assuntos:
Class-level alignment
;
Domain-level alignment
;
Residual block
;
Softmax-based prototype construction
;
Unsupervised domain adaptation
É parte de:
Information sciences, 2022-09, Vol.609, p.257-275
Descrição:
To mitigate the distribution difference between the source and target domains, there have been many unsupervised domain adaptation methods to achieve class-level alignment by aligning the prototypes of two domains. Since the labels of the target domain are unobserved, the target prototypes are constructed based on pseudo-labels. However, the inaccuracy of pseudo-labels may lead to biased prototypes, which introduce noise into the distribution alignment. Moreover, a shared feature extractor or two separate feature extractors are used to extract domain-invariant features. But the former is limited by the large domain gap and the latter increases the network parameters. To this end, we propose a Softmax-Based Prototype construction and Adaptation (SBPA) method, which constructs prototypes based on the softmax output of the classifier instead of ground-truth labels or pseudo-labels. SBPA performs domain-level alignment through adversarial training, and class-level alignment by aligning prototypes of the same class. In addition, SBPA contains a residual block to explicitly model the difference between the source and target domain features extracted by a shared feature extractor. We evaluate our method on four widely used datasets, and the results show that our method outperforms recent domain adaptation methods, especially on DomainNet, the hardest domain adaptation dataset by far.
Editor:
Elsevier Inc
Idioma:
Inglês
This feature requires javascript
This feature requires javascript
Voltar para lista de resultados
Anterior
Resultado
4
Avançar
This feature requires javascript
This feature requires javascript
Buscando em bases de dados remotas. Favor aguardar.
Buscando por
em
scope:(USP_VIDEOS),scope:("PRIMO"),scope:(USP_FISICO),scope:(USP_EREVISTAS),scope:(USP),scope:(USP_EBOOKS),scope:(USP_PRODUCAO),primo_central_multiple_fe
Mostrar o que foi encontrado até o momento
This feature requires javascript
This feature requires javascript