deep-transfer-learning:深度域自适应算法的实现集合-源码

在PyTorch上进行深度转移学习 这是用于深度迁移学习的PyTorch库。 我们将代码分为两个方面：单源无监督域自适应（SUDA）和多源无监督域自适应（MUDA）。 SUDA方法很多，但是我发现有一些深度学习的MUDA方法。 此外，具有深度学习的MUDA可能是领域适应性更广阔的方向。 在这里，我实现了一些深度传输方法，如下所示： UDA DDC：针对领域不变性的深度领域混淆最大化 DAN：通过深度适应网络学习可转让特性（ICML2015） Deep Coral：用于深域适应的Deep CORAL相关对齐（ECCV2016） Revgrad：通过反向传播进行无监督域自适应（ICML2015） MRAN：用于跨域图像分类的多表示自适应网络（Neural Network 2019） DSAN：用于图像分类的深度子域适配网络（神经网络和学习系统2020的IEEE交易） 慕达对齐特