DANN：Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation
本篇是遷移學習專欄介紹的第十三篇論文，發表在ICML15上。論文提出了用對抗的思想進行domain adaptation，該方法名叫DANN(或RevGrad)。核心的問題是同時學習分類器 、特徵提取器 、以及領域判別器 。通過最小化分類器誤差，最大化判別器誤差，使得學習到的特徵表達具有跨領域不變性。 Abstract 高性能的深層體系結構是針對大量標記數據進行訓練的。在缺少特定任務的標記數
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