領域自適應（Domain Adaptation）之領域不變特征適配（二）
在前面一節領域自適應（Domain Adaptation）之領域不變特征適配（一）中，我們利用MMD公式來對齊兩個邊緣分布\(P(Z)\)和\(Q(Z)\)，學習領域不變特征。本章節通過另一種方法來學習領域不變特征————對抗訓練。 一個例子 假設現在有兩堆數據，一堆是真實的樣本 ...
原文：領域自適應（Domain Adaptation）之領域不變特征適配（一）
無監督領域自適應 Unsupervised domain adaptation, UDA 任務描述 現有兩個數據集， mathcal D s x s i,y s i i m mathcal D t x t j j n 源域 Source Domain mathcal D s 和目標域 Target Domain mathcal D t 的數據經驗分布不一樣，但是任務是相同的。 任務是利用源域中已有 ...
2021-01-06 12:29 1 2681 推薦指數：
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