論文筆記 —— 《Domain Adaptation via Transfer Component Analysis》
論文筆記 —— 《Domain Adaptation via Transfer Component Analysis》 本文截圖來自link，侵刪。 通過降維達到遷移學習——遷移成分分析（TCA, transfer component analysis）。 PCA是一個大矩陣進去，一個小矩陣出來，TCA呢，是兩個大矩陣進去，兩個小矩陣出來。 發現一個好的特徵表示能夠儘可能減少域之間分佈的差異，同時
相關文章
- 1. Domain Adaptation via Transfer Component Analysis
- 2. Separate to Adapt: Open Set Domain Adaptation via Progressive Separation論文筆記
- 3. Domain Adaptation論文合集
- 4. 論文筆記：Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation
- 5. 論文筆記：Domain Adaptation for Image Dehazing
- 6. 論文筆記 ——《Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation》
- 7. [MICCAI2019]Unsupervised Domain Adaptation via Disentangled Representations
- 8. 論文閱讀筆記：Improving Generalization via Scalable Neighborhood Component Analysis
- 9. 【Transfer Learning】Adversarial Discriminative Domain Adaptation
- 10. Pixel-Level Domain Transfer 論文筆記
- 更多相關文章...
- • ASP Transfer 方法 - ASP 教程
- • ASP.NET Razor - 標記 - ASP.NET 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • Scala 中文亂碼解決
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. Domain Adaptation via Transfer Component Analysis
- 2. Separate to Adapt: Open Set Domain Adaptation via Progressive Separation論文筆記
- 3. Domain Adaptation論文合集
- 4. 論文筆記：Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation
- 5. 論文筆記：Domain Adaptation for Image Dehazing
- 6. 論文筆記 ——《Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation》
- 7. [MICCAI2019]Unsupervised Domain Adaptation via Disentangled Representations
- 8. 論文閱讀筆記：Improving Generalization via Scalable Neighborhood Component Analysis
- 9. 【Transfer Learning】Adversarial Discriminative Domain Adaptation
- 10. Pixel-Level Domain Transfer 論文筆記