Apr 6, 2022 · 其实，meta learning 可以看做是一个训练 trick， 它可以和所有 DG 方法结合使用。 因为 meta learning 对模型结构，loss 都没有任何要求（也称为 model agnostic），只需要对训练数据和训练过程做简单的调整，就可以套在任何模型上了。 因此，要是你发现自己的 DG 模型效果不够满意，可以考虑叠加这个 buff（感觉我在教坏人-_- 下面就来看几篇 DG 中的论文，了解它们是怎么使用这个 trick 的。 本文给出的方法很简单，但是它对 meta learning 的 insight 做了很 …

This code is the MLP version of MLDG with one-hidden layer, whose inputs are the features extracted for PACS. The baseline is the one for the sanity check without the meta-train and meta-val losses.

Mar 18, 2021 · 域偏移（Domain shift）是指在一个源域中训练的模型在应用于具有不同统计量的目标域时表现不佳的问题。 领域泛化（Domain Generalization, DG）技术试图通过产生模型来缓解这一问题，通过设计将模型很好地推广到新的测试领域。 提出了一种新的域泛化元学习方法。 我们没有像以前的DG工作那样设计一个对域移位具有鲁棒性的特定模型，而是提出了DG的模型不可知论训练过程。 我们的算法通过在每个小批中合成虚拟测试域来模拟训练过程中的训练/测试 …

Oct 10, 2017 · We propose a novel {meta-learning} method for domain generalization. Rather than designing a specific model that is robust to domain shift as in most previous DG work, we propose a model agnostic training procedure for DG. Our algorithm simulates train/test domain shift during training by synthesizing virtual testing domains within each mini-batch.

Oct 10, 2017 · We propose a novel {meta-learning} method for domain generalization. Rather than designing a specific model that is robust to domain shift as in most previous DG work, we propose a model agnostic training procedure for DG. Our algorithm simulates train/test domain shift during training by synthesizing virtual testing domains within each mini-batch.

Aug 27, 2024 · MLDG是一个源自论文《Learning to Generalize: Meta-Learning for Domain Generalization》的代码实现，该论文发表于2018年的AAAI会议。 这个项目通过元学习的方法，旨在训练出能在未见过的领域中良好工作的模型，解决了传统机器学习和深度学习模型在面对数据域变化时泛化能力 ...

May 8, 2024 · MLDG：跨域泛化学习的利器 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/MLDG 在当今的数据驱动时代，模型的泛化能力成为了衡量其价值的关键指标之一。特别是当我们面临着不同数据域之间的迁移挑战时，如何让模型“学会学习”并能有效应用于新领域，成为了众多研究 ...

本文提出了一种基于记忆的多源元学习 (M3L)框架，用于行人再识别的多源域泛化 (DG)。 所提出的元学习策略使模型能够 在训练过程中模拟DG的训练-测试过程，有效地提高了模型在不可见域上的泛化能力。 此外，我们还引入了基于内存的模块和MetaBN，以充分利用元学习的优势，得到进一步的改进。 大量的实验证明了我们的框架训练一个可推广的ReID模型的有效性。 我们的方法在四个大规模基准上取得了最先进的泛化结果。 背景： 完全监督，完全无监督和UDA，尽管在 …

source_only folder contains the code for Deep-all model. MLDG folder contains the code for the meta learning approach. Please download PACS dataset (http://www.eecs.qmul.ac.uk/~dl307/project_iccv2017) To run the sourceonly model, go to source_only folder and run

本项目实现了元学习算法 MLdg，使用 PyTorch 和 l2l 框架。当前 GitHub 上大多数 MLdg 实现采用 TensorFlow，且部分Pytorch实现存在错误。该项目旨在提供一个正确的 PyTorch 实现，以展示 MLdg 算法的有效性和应用。