讀論文《Maximum Classifier Discrepancy for Unsupervised Domain Adaptation》後的總結

前言： 最近寫論文中，由於Discussion部分的需要，於是讀了這篇文章，並記錄一下。 摘要： 傳統的使用對抗的方法來進行特徵域自適應的文章存在兩個問題： 1.域分類器僅嘗試區分源域或目標域，因此不考慮類之間的任務特定決策邊界。因此，訓練有素的生成器（特徵提取器）可以在類邊界附近生成模糊特徵。 2.這些使用對抗的特徵域自適應方法旨在完全匹配不同域之間的特徵分佈，但是由於每個域的獨有特徵，這而很難

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