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在小樣本無監督域適應(FS-UDA)中，大多數現有方法遵循小樣本學習(FSL)方法來利用低級局部特征(從傳統卷積模型(如ResNet)中學習)進行分類。然而，FS-UDA和FSL的目標是相關但不同的，因為FS-UDA旨在對目標域的樣本進行分類，而不是源域的樣本。局部特征對FS-UDA來說是不夠的，可能會引入對分類的噪聲或偏差，不能用來有效地對齊域。**為了解決上述問題，本文旨在改進局部特征，使其更具判別力并與分類相關。本文為FS-UDA提出一種新的特定于任務的語義特征學習方法(TSECS)。**TSECS學習高層次語義特征，用于圖像到類的相似性度量。在此基礎上，設計了一種跨域自訓練策略，利用源域少量標記樣本構建目標域分類器。此外，通過最小化源域和目標域高層特征分布的KL散度來縮短兩域樣本之間的距離。在DomainNet上的廣泛實驗表明，所提出的方法明顯優于FS-UDA中的SOTA方法(即~ 10%)。

//www.zhuanzhi.ai/paper/2bfd4a8bb479a4dca8cca6b711c91af5

在半監督領域自適應問題的目標域數據中對每個類別賦予少量有標簽樣本可引導其余的無標簽目標域樣本的特征聚集在它們周圍。但是，如此經過訓練后的模型無法為目標域生成具有高度區分性的特征表示，因為訓練過程主要由來自源域的有標簽樣本主導。這就可能導致有標簽和無標簽的目標域樣本之間的特征缺乏連結以及目標域和源域樣本之間的特征進行錯位對齊。在本文中，作者們提出了一種新的被稱為跨域自適應聚類的算法來解決這個問題。為了同時實現不同領域間和同一領域內的自適應，我們首先引入了一個對抗性自適應聚類損失函數來對無標簽目標域樣本的特征進行分組聚類，并在源域和目標域之間以聚類簇的形式進行跨域特征對齊。另外，我們進一步將“Pseudo labeling”技術應用于目標域中無標簽樣本，并對具有較高的置信度的樣本賦予“偽標簽”。該技術擴充了目標域中每個類別的“有標簽樣本”的數量使得每個類別可以產生了更加魯棒、強大的聚類簇中心，從而促進對抗學習過程。我們在包括DomainNet、Office-Home和Office在內的基準數據集上進行的大量實驗，結果表明我們所提出的方法能夠在半監督域自適應中實現最優性能。

論文鏈接：//www.zhuanzhi.ai/paper/bca546caa350082ff63382cc18636077

代碼鏈接：

論文：Adaptive Consistency Regularization for Semi-Supervised Transfer Learning 鏈接： //www.zhuanzhi.ai/paper/43d085f2c66d68b77584edcb0ee36ba0 代碼：

盡管最近半監督學習的研究在利用標記和未標記數據方面有顯著進步，但大多數假設模型的基本設置是隨機初始化的。

因此本文將半監督學習和遷移學習相結合提出了一種半監督的轉移學習框架，該方法不僅能利用目標域（目標任務數據集）中的標記/未標記數據，還能利用源域（具有不同語義的通用數據集，如：ImageNet）中的預訓練模型。為了更好地利用預訓練權重和未標記目標數據，我們引入了自適應一致性正則化，它由兩個互補組件組成：源模型和目標模型之間的示例上的自適應知識一致性（AKC），以及自適應表示一致性（ARC） ），在目標模型上標記和未標記的示例之間，根據它們對目標任務的潛在貢獻，自適應地選擇一致性正則化中涉及的示例。

通過微調ImageNet預訓練的ResNet-50模型，我們在幾個流行的基準上進行了廣泛的實驗，包括CUB-200-2011，MIT Indoor-67，MURA。結果表明，我們提出的自適應一致性正則化性能優于最新的半監督學習技術，例如Pseudo Label，Mean Teacher和MixMatch。此外，我們的算法能與現有方法共同使用，因此能夠在MixMatch和FixMatch之上獲得其他改進。

本文的主要貢獻包含以下三點：

1、第一個提出用于深度神經網絡的半監督轉移學習框架 2、利用半監督學習和轉移學習的特性引入自適應一致性正則化來改善半監督轉移學習 3、實驗結果表明所提出的自適應一致性正則化性能優于最新的半監督學習技術

基于深度學習的半監督學習(SSL)算法在醫學圖像分割方面取得了很有前途的結果，并可以通過利用未標記的數據減輕醫生昂貴的標注。然而，現有文獻中的大多數SSL算法都傾向于通過干擾網絡和/或數據來規約模型訓練。考慮到多/雙任務學習涉及到具有固有的預測擾動的各個級別的信息，我們在這項工作中提出了一個問題:我們能夠顯式地構建任務級別的正則化，而不是隱式地構建用于SSL的網絡和/或數據級別的擾動和轉換嗎?為了回答這個問題，我們首次提出了一個新的雙任務一致性半監督框架。具體地說，我們使用一個雙任務深度網絡來聯合預測一個像素級分割圖和一個幾何感知的目標集表示。通過可微任務轉換層將水平集表示轉換為近似分割映射。同時，我們在水平集導出的分割圖和直接預測的分割圖之間引入了一種雙任務一致性正則化，用于標記和未標記數據。在兩個公共數據集上的大量實驗表明，我們的方法可以通過合并未標記數據極大地提高性能。同時，我們的框架優于最先進的半監督醫學圖像分割方法。代碼可以在//github.com/Luoxd1996/DTC找到。

在本文中，我們提出了一種用于語義分割的無監督域自適應算法，該算法的目標是利用有標記的合成數據來分割無標記的真實數據。UDA語義分割的主要問題在于縮小真實圖像與合成圖像之間的域差距。為了解決這個問題，我們將重點放在將圖像中的信息分離為內容和樣式。在這里，只有內容具有進行語義分割的線索，而風格造成了領域差距。因此，即使在使用合成數據進行學習時，也可以將圖像中的內容和風格進行精確的分離，起到監督真實數據的作用。為了充分利用這種效果，我們提出采用零損失模式。盡管我們在實域上很好地提取了用于語義分割的內容，但在語義分類器中仍然存在類別不平衡的問題。我們通過將尾部類的內容從合成域轉移到實域來解決這個問題。實驗結果表明，該方法在兩種主要的神經網絡環境下都取得了最先進的語義分割性能。

論文鏈接：//www.zhuanzhi.ai/paper/5e4dd4fd6b06fc88a7d86e4dc50687c6

簡介：數據增強已被廣泛用于提高機器學習模型的通用性。但是，相對較少的工作研究圖形的數據擴充。這在很大程度上是由于圖的復雜非歐幾里得結構限制了可能的操縱操作。視覺和語言中常用的增強操作沒有圖形類似物。在改進半監督節點分類的背景下，我們的工作研究了圖神經網絡（GNN）的圖數據擴充。我們討論了圖數據擴充的實踐和理論動機，考慮因素和策略。我們的工作表明，神經邊緣預測器可以有效地編碼類同質結構，以在給定的圖結構中促進類內邊緣和降級類間邊緣，并且我們的主要貢獻是引入了GAug圖數據擴充框架，該框架利用這些見解來提高性能通過邊緣預測的基于GNN的節點分類在多個基準上進行的廣泛實驗表明，通過GAug進行的增強可提高GNN架構和數據集的性能。