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DANN:Domain-Adversarial Training of Neural Networks
DANN原理理解DANN中源域和目标域经过相同的映射来实现对齐。DANN的目标函数分为两部分:1. 源域分类损失项2. 源域和目标域域分类损失项1.源域分类损失项对于一个m维的数据点X,通过一个隐含层Gf,数据点变为D维:然后经过一个分类层Gy得到分类结果:这个点的源域分类损失定义为:...
ADDA: Adversarial Discriminative Domain Adaptation
ADDA原理理解ADDA中源域和目标域经过不同的映射来实现对齐。ADDA的目标函数包括三项:1.源域的分类误差项2.域分类器的分类误差项3.生成器在目标域的误差项1.源域的分类误差项源域数据在经过映射Ms后的分类误差最小:2.域分类器的分类误差项在源域和目标域分别经过Ms和Mt的映射后,经过域分类器进...
到底了







