筆記：Transfer Learning with Active Queries from Source Domain
基於源域主動查詢的遷移學習 Transfer Learning with Active Queries from Source Domain Introduction Algorithm Optimization Evaluation Introduction 首先我將介紹一下這篇文章的主要背景知識介紹，分爲三部分，分別爲遷移學習，主動學習，待解決問題。 名詞解釋 樣本：能夠用一些特徵表示的事物。
相關文章
- 1. 論文筆記《LEARNING SPARQL QUERIES FROM EXPECTED RESULTS》
- 2. 【Transfer Learning】Adversarial Discriminative Domain Adaptation
- 3. 2017acl---Active Sentiment Domain Adaptation筆記
- 4. transfer learning
- 5. Secure Federated Transfer Learning（論文筆記）
- 6. Unsupervised Domain Adaptation with Residual Transfer Networks（2017）
- 7. Learning from Synthetic Data: Addressing Domain Shift for Semantic Segmentation
- 8. 【課程筆記-李宏毅ML】transfer learning
- 9. 筆記：Semi-supervised Domain Adaptation with Subspace Learning for Visual Recognition
- 10. 讀《Hands-On Transfer Learning with Python》初體驗
- 更多相關文章...
- • ASP Transfer 方法 - ASP 教程
- • RSS
元素 - RSS 教程 - • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • 爲了進字節跳動，我精選了29道Java經典算法題，帶詳細講解
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. 論文筆記《LEARNING SPARQL QUERIES FROM EXPECTED RESULTS》
- 2. 【Transfer Learning】Adversarial Discriminative Domain Adaptation
- 3. 2017acl---Active Sentiment Domain Adaptation筆記
- 4. transfer learning
- 5. Secure Federated Transfer Learning（論文筆記）
- 6. Unsupervised Domain Adaptation with Residual Transfer Networks（2017）
- 7. Learning from Synthetic Data: Addressing Domain Shift for Semantic Segmentation
- 8. 【課程筆記-李宏毅ML】transfer learning
- 9. 筆記：Semi-supervised Domain Adaptation with Subspace Learning for Visual Recognition
- 10. 讀《Hands-On Transfer Learning with Python》初體驗