Transferable Attention for Domain Adaptation閱讀筆記

背景介紹： 域自適應的最新研究是通過反向學習一種域不變量表示來連接不同的域。現存的方法主要用於聯合適配源域與目標域的全局圖像。然而，儘管如此，並不是每一個區域都是可遷移的，而強制結合不可遷移的區域，可能會導致負遷移。此外，一些圖像在不同的域之間存在顯著的差異，導致圖像級別的可移植性較弱。因此，本文提出了TADA這一種方法聚焦於在圖片裏找尋適合遷移的區域，在數據集中尋找適合遷移的圖片，本文實施了兩個

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