(原文+译文)DeepSubdomainAdaptationNetworkforImageClassification(用于图像分类的深度子域自适应网络)
Deep Subdomain Adaptation Network for Image Classification(用于图像分类的深度子域自适应网络)王晋东2020年最新文章全文翻译。
对于没有标记数据的目标任务，域适应可以将知识从不同的源域迁移过来。以往的深度域适应方法主要是学习全局的域迁移，即对齐源域和目标域的全局分布，而不考虑同一类别不同域中的两个子域之间的关系，在没有捕捉到细粒度信息的情况下导致迁移学习效果不佳。近年来，越来越多的研究者开始关注子域自适应问题，重点是准确地对齐相关子域的分布。然而，它们大多包含多个损失函数且收敛缓慢的对抗性方法。在此基础上，我们提出了一种深度子域自适应
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