Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation(2015)學習總結
Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation(2015)學習總結 本文的主要貢獻是提出了一種全新的度量源域和目標域數據分佈差異性的方法（基於對抗的方法）。 框架 本文的框架對三個部分進行訓練： 一個是feature extractor，由卷積與池化層組成，用來提取特徵； 一個是label classifier，使用全連接層與邏輯分類器； 一個是
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