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， \[\mathcal{D}_s=\{(x^s_i,y^s_i)\}_{i=1}^{m} \] \[\mathcal{D}_t=\{x^t_j\}_{j ...
原文：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，一堆是真實的樣本來自MINST數據集，一堆是通過GAN生成的樣本。如何判斷GAN生成樣本的質量呢 可以使用直接使用MMD來做測試 也可以使用基於參數估計的 ...
2021-05-05 11:29 0 646 推薦指數：
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