【迁移学习】2018_AAAI_Multi-Adversarial Domain Adaptation论文解读
paper: Multi-Adversarial Domain Adaptation 引文：Pei Z, Cao Z, Long M, et al. Multi-Adversarial Domain Adaptation[J]. AAAI, 2018. 1. 方法 本文主要解决多领域迁移问题。在多领域中，存在如下图的困难。即多个领域容易被杂糅在一起，或者领域映射发生错误，比如源域有猫、狗，目标域是
相关文章
- 1. 迁移学习——Domain Adaptation
- 2. 迁移学习之Domain Adaptation
- 3. 【论文阅读】Universal Domain Adaptation
- 4. Domain Adaptation论文合集
- 5. CVPR 2019之迁移学习解读（三）Contrastive Adaptation Network for Unsupervised Domain Adaptation
- 6. 【论文整理】深度学习Domain-Adaptation领域迁移最全论文列表！
- 7. 论文阅读Domain Adaptation of DPM models
- 8. 【论文阅读】Domain Adaptation for Image Dehazing
- 9. 论文笔记 —— 《Domain Adaptation via Transfer Component Analysis》
- 10. 笔记：论文阅读Cross-Domain Weakly-Supervised Object Detection through Progressive Domain Adaptation
- 更多相关文章...
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
- • 我们已经学习了 SQL，下一步学习什么呢？ - SQL 教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • Kotlin学习（二）基本类型
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 迁移学习——Domain Adaptation
- 2. 迁移学习之Domain Adaptation
- 3. 【论文阅读】Universal Domain Adaptation
- 4. Domain Adaptation论文合集
- 5. CVPR 2019之迁移学习解读（三）Contrastive Adaptation Network for Unsupervised Domain Adaptation
- 6. 【论文整理】深度学习Domain-Adaptation领域迁移最全论文列表！
- 7. 论文阅读Domain Adaptation of DPM models
- 8. 【论文阅读】Domain Adaptation for Image Dehazing
- 9. 论文笔记 —— 《Domain Adaptation via Transfer Component Analysis》
- 10. 笔记：论文阅读Cross-Domain Weakly-Supervised Object Detection through Progressive Domain Adaptation