Task

Domain Adaptation
通过训练真实图片得到分类模型，并将其应用到涂鸦图片上进行分类，来获得更高的精准度。

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kaggle
colab

Baseline

Simple Baseline

acc≥0.44280, < 1hour
Just run the code and submit answer.

Medium Baseline

acc≥0.65994, 2~4 hours
方法：增加epoch+ 改变 λ 值

• Set proper λ in DaNN algorithm.
• Training more epochs.
  epoch从200增加到800，λ 从0.1变为0.7，提升lambλ 意味着更注重domain classifier的表现，让source domain和target domain的表现更一致，不过也不能一直提升，太大会影响label predictor的能力

Strong Baseline

acc≥0.75342, 5~6 hours
增加epoch+ 动态调整 λ 值。将epoch调整到1000。根据DANN论文，可使用动态调整的 λ 值，从0.02动态的调整为1，这样前期可让label predictor更准确，后期更注重domain classifier的表现

代码中输出了0, 199, 399, 599, 799, 999 epoch的训练效果图。在这些epoch，将5000张source和target图片，输入到feature_extractor模型，每张图片的输出是一个512维度的图片，然后利用t-SNE方法降维到2维，最后画出source图片的不同类别分布图和source target分布对比度。随着epoch增加，target和source的分布基本一致了，达到了DANN模型的目的。 这里不展示，具体可见代码

for epoch in range(epochs):lamb = np.log(1.02 + 1.7*epoch/epochs)train_D_loss, train_F_loss, train_acc = train_epoch(source_dataloader, target_dataloader, lamb=lamb)

def visualization(features):for i, feature in enumerate(features):data = np.concatenate([feature.X, feature.TX])num_source = len(feature.labels)X_tsne = manifold.TSNE(n_components=2, init='random', random_state=5, verbose=1).fit_transform(data)# Normalization the processed features x_min, x_max = X_tsne.min(0), X_tsne.max(0)X_norm = (X_tsne - x_min) / (x_max - x_min)plt.figure(figsize=(16, 8))plt.subplot(121)plt.title(f'epoch {marked_epoch[i]}:distribution of features accross different class')plt.scatter(X_norm[:num_source, 0], X_norm[:num_source, 1], c=feature.labels, label='source domain')plt.subplot(122)plt.title(f'epoch {marked_epoch[i]}:distribution of features accross different domain')plt.scatter(X_norm[:num_source, 0], X_norm[:num_source, 1], c='b', label='source domain')plt.scatter(X_norm[num_source:, 0], X_norm[num_source:, 1], c='r', label='target domain', alpha=0.5)plt.legend()plt.show()

Boss Baseline

acc ≥0.81072

• 调整参数：optimizer, learning rate, set lr_scheduler, etc…
• Ensemble： Ensemble the model or output you tried.
• 其他advanced adversarial training，比如DALN
• Semi-supervised learning
• Universal Domain Adaptation

借鉴DIRT的两步训练法
这里利用DANN模型生成伪标签（pseudo-label）。第一步用adversarial的方法训练一个模型，这里我们使用strong baseline得到的模型；第二步是利用第一步产生的模型，对target图片生成伪标签，有了标签，就可以对target做有监督学习，该方法能充分利用模型的潜在价值。
在具体的实现环节，为了保证伪标签的可靠性，设计了一个超参数赋值0.95，所产生的伪标签概率高于该值才被使用，另外为保证训练的稳定性，使用了teacher网络，利用teacher网络生成伪标签，teacher网络的初始值也来自strong base模型，在训练过程中，teacher网络更新比较慢，做法是设计了一个超参数赋值0.9，teacher网络的更新中0.9的权重来自于自己，0.1的权重来自于主干网络