Adversarial Discriminative Domain Adaption 閱讀筆記
文章發表於 CVPR 2017 文章利用GAN網絡的思想用於cross-domain識別 文章首先提到 1 先前的生成網絡不適用於大的domain shift 2 先前的辨別網絡施加固定的權重，沒有利用GAN的loss 1 introduction 一般而言，對於這種跨領域的任務，最簡單的思想就是先訓練source domain， 然後利用fine-
相關文章
- 1. Adversarial Discriminative Domain Adaption 閱讀筆記
- 2. ADDA: Adversarial Discriminative Domain Adaptation
- 3. [cvpr2017]Adversarial Discriminative Domain Adaptation
- 4. 【Transfer Learning】Adversarial Discriminative Domain Adaptation
- 5. 【閱讀筆記】Generative Adversarial Nets
- 6. 《Adversarial Cross-Modal Retrieval》閱讀筆記
- 7. Generating Adversarial Examples with Adversarial Networks閱讀筆記
- 8. 論文閱讀筆記（四十六）：Generative Adversarial Nets
- 9. Generative Adversarial Nets (GAN) 閱讀筆記
- 10. 論文閱讀筆記：GENERATING NATURAL ADVERSARIAL EXAMPLES
- 更多相關文章...
- • RSS 閱讀器 - RSS 教程
- • PHP 實例 - AJAX RSS 閱讀器 - PHP教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • JDK13 GA發佈：5大特性解讀
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Adversarial Discriminative Domain Adaption 閱讀筆記
- 2. ADDA: Adversarial Discriminative Domain Adaptation
- 3. [cvpr2017]Adversarial Discriminative Domain Adaptation
- 4. 【Transfer Learning】Adversarial Discriminative Domain Adaptation
- 5. 【閱讀筆記】Generative Adversarial Nets
- 6. 《Adversarial Cross-Modal Retrieval》閱讀筆記
- 7. Generating Adversarial Examples with Adversarial Networks閱讀筆記
- 8. 論文閱讀筆記（四十六）：Generative Adversarial Nets
- 9. Generative Adversarial Nets (GAN) 閱讀筆記
- 10. 論文閱讀筆記：GENERATING NATURAL ADVERSARIAL EXAMPLES