原文链接：https://proceedings.neurips.cc/paper/2017/file/21c5bba1dd6aed9ab48c2b34c1a0adde-Paper.pdfgithub链接：GitHub - HX-idiot/FADA-Pytorch: pytorch implement for the paper Few-Shot Adversarial Domain Adapt

Cuda Info:Run nvidia-smi:Problem: It turned out that using conda willinstalla CPU-only version by running the conda command provided by https://pytorch.org/get-started/locally/Solution: Use the pip co

修正线性单元（Rectified linear unit，ReLU）是神经网络中最常用的激活函数。它保留了 step 函数的生物学启发（只有输入超出阈值时神经元才激活），不过当输入为正的时候，导数不为零，从而允许基于梯度的学习（尽管在 x=0 的时候，导数是未定义的）。使用这个函数能使计算变得很快，因为无论是函数还是其导数都不包含复杂的数学运算。然而，当输入为负值的时候，ReLU 的学习速度可能会