CVPR 2018之遷移學習解讀（二）： Partial Transfer Learning with Selective Adversarial Networks
簡述： 當前，目標遷移任務中的生成對抗網絡GAN的核心目的是在於它的生成器G，而至於爲什麼存在判別器D，主要是爲了引入對抗訓練，通過對抗訓練的方式讓生成器能夠生成高質量的圖片。本文是基於GAN網絡的一種具體案例的延伸。 作者認爲，在大數據時代，通常我們會有大量的源域數據。這些源域數據比目標域數據，在類別上通常都是豐富的。比如基於 ImageNet 訓練的圖像分類器，必然是針對幾千個類別進行的分類。
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