Transferable Attention for Domain Adaptation阅读笔记

背景介绍： 域自适应的最新研究是通过反向学习一种域不变量表示来连接不同的域。现存的方法主要用于联合适配源域与目标域的全局图像。然而，尽管如此，并不是每一个区域都是可迁移的，而强制结合不可迁移的区域，可能会导致负迁移。此外，一些图像在不同的域之间存在显著的差异，导致图像级别的可移植性较弱。因此，本文提出了TADA这一种方法聚焦于在图片里找寻适合迁移的区域，在数据集中寻找适合迁移的图片，本文实施了两个

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