领域自适应（Domain Adaptation）之领域不变特征适配（一）
无监督领域自适应（Unsupervised domain adaptation, UDA） 任务描述 现有两个数据集， \[\mathcal{D}_s=\{(x^s_i,y^s_i)\}_{i=1}^{m} \] \[\mathcal{D}_t=\{x^t_j\}_{j ...
原文：领域自适应（Domain Adaptation）之领域不变特征适配（二）
在前面一节领域自适应 Domain Adaptation 之领域不变特征适配 一 中，我们利用MMD公式来对齐两个边缘分布 P Z 和 Q Z ，学习领域不变特征。本章节通过另一种方法来学习领域不变特征 对抗训练。 一个例子 假设现在有两堆数据，一堆是真实的样本来自MINST数据集，一堆是通过GAN生成的样本。如何判断GAN生成样本的质量呢 可以使用直接使用MMD来做测试 也可以使用基于参数估计的 ...
2021-05-05 11:29 0 646 推荐指数：
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