清华开源迁移学习算法库:基于PyTorch实现,支持轻松调用已有算法
发布时间：2020-08-05 07:33:29 所属栏目：模式 来源：51cto
导读：近日，清华大学大数据研究中心机器学习研究部开源了一个高效、简洁的迁移学习算法库 Transfer-Learn，并发布了第一个子库深度领域自适应算法库（DALIB）。 清华大学大数据研究中心机器学习研究部长期致力于迁移学习研究。近日，该课题部开源了一个基于 PyT
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DALIB 算法库提供了所支持的算法在 Office-31、Office-Home 和 VisDA-2017 三个基准集上的测试结果，以及完整的测试脚本。清华大学龙明盛老师课题组认为开源这一算法库有助于更好地推进迁移学习方向的未来研究工作。 未来的工作 领域自适应算法子库 DALIB 的下一个版本将支持领域自适应算法的各种复杂设定，包括部分集领域自适应任务（Partial Domain Adaptation）、开放集领域自适应任务（Open-Set Domain Adaptation）、通用域自适应任务（Universal Domain Adaptation）等。同时，还将支持多功能领域自适应算法（Versatile Domain Adaptation）。 迁移学习算法库 Transfer-Learn 目前还处于初期开发阶段。该研究团队表示，随着迁移学习方向的不断发展，今后 Transfer-Learn 算法库将不断跟进新工作中比较好的算法，不断扩展优化，为迁移学习提供一个稳定可靠的评测基准。 当前版本由龙明盛老师课题组的江俊广、付博两名同学维护。清华大学软件学院、大数据系统软件国家工程实验室为研发该算法库提供了强大的平台支撑。
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