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Site icon imageSen(Qian)’s Memo

This website is Donglin Qian (Torin Sen)’s memo, especially about machine learning papers and competitive programming.
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2023-NIPS-[GIW]Generalizing Importance Weighting to A Universal Solver for Distribution Shift Problems

2023-?-Grounding DINO: Marrying DINO with Grounded Pre-Training for Open-Set Object Detection

2023-NIPS-Active Negative Loss Functions for Learning with Noisy Labels

2020-ICML-[Self-PU]Self Boosted and Calibrated Positive-Unlabeled Training

2024-CVPR-Adaptive Random Feature Regularization on Fine-tuning Deep Neural Networks

2020-AAAICAI-Class Prior Estimation with Biased Positives and Unlabeled Examples

Pをk個(ハイパラ)の集合(k-meansなどで)に分けて、Uもそのk個の中のどれかに属してもらう(k-NNみたいに) そしてそれぞれのグループを生成するようなk個のお互いかぶらない分布を考え、これを基底みたいだと考える。 そして、混合比(該当分布のデータ数が占める割合)で基底を混ぜたのが全体の混合分布だとして、合成した後にClass PriorをAlphaMaxを用いて推定している。

2019-AAAICAI-Covariate Shift Adaptation on Learning from Positive and Unlabeled Data

2021-PR-[DFA]Discriminative Feature Alignment: Improving Transferability of Unsupervised Domain Adaptation by Gaussian-guided Latent Alignment

2022-DSAA-Positive-Unlabeled Domain Adaptation

Covariance Shiftがあって、ソースはFull Supervised。ターゲットは大量にあって、PUであるという問題設定。 毎ステップ、識別の最後の層の中間表現が大きく変わらないように正則化している。また、Domain Shiftでは、同じところへ写像するようにEncoder-Decoderモデルを使っている。

2020-PRL-[PURE]Positive-unlabeled learning for open set domain adaptation