bnm; 核范数是矩阵 奇异值 的和，在数学上有两点结论. 核范数与f范数相互限制界限， 核范数是矩阵秩的凸近似。 所以类别预测的判别性与多样性同时指向矩阵的核范数，我们可以最大化矩阵核范数（bnm）来提升预测的性能。

BNM v1: we prove in the paper that Batch Nuclear-norm Maximization (BNM) can ensure the prediction discriminability and diversity, which is an effective method under label insufficient situations. BNM v2: we further devise Batch Nuclear-norm Minimization (BNMin) and Fast BNM (FBNM) for multiple domain adaptation scenarios.

2021年2月20日 · 类别预测的判别性与多样性同时指向矩阵的核范数，可以通过最大化矩阵核范数（bnm）来提升预测的性能。 L_BNM = -torch.norm(X, 'nuc' ) GAN

2020年5月5日 · 在常用的框架Pytorch与Tensorflow中，均可通过一行代码实现BNM. Pytorch: L_BNM = - torch.norm(A, 'nuc') Tensorflow: L_BNM = -tf.reduce_sum(tf.svd(A, compute_uv = False)) 应用. 我们将BNM应用到三个标签不足的场景中，半监督学习，领域适应和开放域物体识别。

在常用的框架Pytorch与Tensorflow中，均可通过一行代码实现BNM. Pytorch: L_BNM = -torch.norm(A,'nuc') Tensorflow: L_BNM = -tf.reduce_sum(tf.svd(A, compute_uv=False)) 应用. 我们将BNM应用到三个标签不足的场景中，半监督学习，领域适应和开放域物体识别。

提出BNM方法，一行代码同时建模判别性和多样性。 1. 快速BNM. 2. BNM计算复杂度近似为O (n3)，比较费时. 2. 核范数最小化BNMin. 3. 多batch优化BNM. 4. 均衡Domainnet. 5. 半监督DA. 小结：实验还算充分，内容还行，就是拖的太久了，可惜！ 原论文BNM v1版本: https://zhuanlan.zhihu.com/p/121507249提出BNM方法，一行代码同时建模判别性和多样性。 v2版本论文： https://arxiv.org/abs/2107.06154开源代码 GitHub - cuishuhao/BNM: code of …

2020年5月16日 · 实现 在常用的框架Pytorch与Tensorflow中，均可通过一行代码实现BNM Pytorch: L_BNM = - torch.norm(A, 'nuc') Tensorflow: L_BNM = -tf.reduce_sum(tf.svd(A, compute_uv = False)) 应用 我们将BNM应用到

该方法 Batch Nuclear-norm Maximization（BNM），可以用于三种标签不充分的情景：unsupervised domain adaptation, semi-supervised learning, unsupervised domain recognition。 我们假设有Labeled domain 和Unlabeled domain ，那么对应上述两个domain分别定义如下loss： (7) (8) 那么最后整体的loss为： (9)

2024年10月10日 · BNM（Batch Nuclear-norm Maximization）是一个用于在标签不足情况下提高预测判别性和多样性的开源项目。 该项目在CVPR 2020上被选为口头报告，并进一步在TPAMI（IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence）上进行了扩展。 BNM通过最大化批量核范数来确保预测的判别性和多样性，适用于无监督域适应（UDA）、无监督开放域识别（UODR）和半监督学习（SSL）等场景。 2. 项目快速启动. 首先，确保你已经安 …

2020年5月6日 · bnm 核范数是矩阵奇异值的和，在数学上有两点结论 核范数与f范数相互限制界限， 核范数是矩阵秩的凸近似。 所以类别预测的判别性与多样性同时指向矩阵的核范数，我们可以最大化矩阵核范数（bnm）来提升预测的性能。