DANN-经典论文概念及源码梳理

域适应Domain Adaption-迁移学习；把具有不同分布的源域（Source Domain）和目标域（Target Domain）中的数据，映射到同一个特征空间。

GAN：生成对抗网络，包含生成器和判别器，有点类似博弈论的做法。

GAN+迁移学习：生成器不再是生成样本，而是进行特征提取工作。目标：从源域和目标域中提取特征，使得判别器无法区别提取的特征是来自哪个域。

好的可迁移特征：1-Domain-invariance，2.Discriminativeness

损失loss：训练损失和域判别损失

这里有一个疑惑，就是梯度反转层gradient reversal layer的作用？论文原文称之为GRL。

     下面对DANN的一个pytorch实现代码进行简要的分析。仅对网络的搭建代码进行说明。

from torch.autograd import Function


class ReverseLayerF(Function):

    @staticmethod
    def forward(ctx, x, alpha):
        ctx.alpha = alpha

        return x.view_as(x)

    @staticmethod
    def backward(ctx, grad_output):
        output = grad_output.neg() * ctx.alpha

        return output, None

这一版的写法很像keras，完成了结构图中的模型搭建，各个网络的意义如论文中的那个图一样。

import torch.nn as nn
from functions import ReverseLayerF


class CNNModel(nn.Module):

    def __init__(self):
        super(CNNModel, self).__init__()
        self.feature = nn.Sequential()
        self.feature.add_module('f_conv1', nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=5))
        self.feature.add_module('f_bn1', nn.BatchNorm2d(64))
        self.feature.add_module('f_pool1', nn.MaxPool2d(2))
        self.feature.add_module('f_relu1', nn.ReLU(True))
        self.feature.add_module('f_conv2', nn.Conv2d(64, 50, kernel_size=5))
        self.feature.add_module('f_bn2', nn.BatchNorm2d(50))
        self.feature.add_module('f_drop1', nn.Dropout2d())
        self.feature.add_module('f_pool2', nn.MaxPool2d(2))
        self.feature.add_module('f_relu2', nn.ReLU(True))

        self.class_classifier = nn.Sequential()
        self.class_classifier.add_module('c_fc1', nn.Linear(50 * 4 * 4, 100))
        self.class_classifier.add_module('c_bn1', nn.BatchNorm1d(100))
        self.class_classifier.add_module('c_relu1', nn.ReLU(True))
        self.class_classifier.add_module('c_drop1', nn.Dropout())
        self.class_classifier.add_module('c_fc2', nn.Linear(100, 100))
        self.class_classifier.add_module('c_bn2', nn.BatchNorm1d(100))
        self.class_classifier.add_module('c_relu2', nn.ReLU(True))
        self.class_classifier.add_module('c_fc3', nn.Linear(100, 10))
        self.class_classifier.add_module('c_softmax', nn.LogSoftmax(dim=1))

        self.domain_classifier = nn.Sequential()
        self.domain_classifier.add_module('d_fc1', nn.Linear(50 * 4 * 4, 100))
        self.domain_classifier.add_module('d_bn1', nn.BatchNorm1d(100))
        self.domain_classifier.add_module('d_relu1', nn.ReLU(True))
        self.domain_classifier.add_module('d_fc2', nn.Linear(100, 2))
        self.domain_classifier.add_module('d_softmax', nn.LogSoftmax(dim=1))

    def forward(self, input_data, alpha):
        input_data = input_data.expand(input_data.data.shape[0], 3, 28, 28)
        feature = self.feature(input_data)
        feature = feature.view(-1, 50 * 4 * 4)
        reverse_feature = ReverseLayerF.apply(feature, alpha)
        class_output = self.class_classifier(feature)
        domain_output = self.domain_classifier(reverse_feature)

        return class_output, domain_output

本文分析的源码是github上源文件的一个子集，欢迎各位一起来交流学习。GitHub - fungtion/DANN_py3: python 3 pytorch implementation of DANN

原文的链接贴在这里，方便各位朋友细看。