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.

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。

2020年5月19日 · 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 …

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2023年6月13日 · 文章介绍了基于Resnet50的域自适应网络结构，包括源域和目标域的数据加载、模型构建、损失函数（结合交叉熵与MMD）以及训练和测试过程。 网络通过添加额外的损失项来减小源域与目标域之间的分布差异，实现更好的迁移学习效果。 摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 > 代码来自： https://github.com/jindongwang/transferlearning，可以前往github下载代码，本文涉及的代码 …

2020年4月4日 · 中科院计算所的在读研究生崔书豪等，提出了一种新的解决方法： 批量核范数最大化 （Batch Nuclear-norm Maximization，BNM）。 在典型的标签不足场景下(如半监督学习等)，BNM可以有效地提升学习效果。

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 …

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 。

2016年6月3日 · It provides guidance on applying the new test of proportionality to costs claimed by parties. The case emphasizes the need for costs to be reasonable and proportionate to ensure access to justice.

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