模型汇总15 领域适应性Domain Adaptation、One-shot/zero-shot Learning概述
几乎所有希望在实际应用中使用机器学习算法的人都会遇到领域适应性（Domain Adaptation）的问题：我们在固定的source domain建立了模型，但希望把我们的模型部署到另外一个或几个不同的target domain中。领域的适应性问题在机器学习实际应用的各个领域都非常常见。 获取最新消息链接：获取最新消息快速通道 - lqfarmer的博客 - 博客频道 - CSDN.NET 比如，
相关文章
- 1. 迁移学习及领域自适应 Transfer Learning & Domain Adaptation
- 2. Domain Adaption 领域自适应
- 3. 域适应学习笔记：visual Domain Adaptation
- 4. 无监督领域自适应（Unsupervised Domain Adaptation）介绍
- 5. 半监督领域自适应之FADA--Few-Shot Adversarial Domain Adaptation
- 6. 【TL学习笔记】1：领域自适应(Domain Adaptation)方法综述
- 7. 半监督领域自适应之CCSA--Unified Deep Supervised Domain Adaptation and Generalization
- 8. 领域模型驱动设计（Domain Driven Design）入门概述
- 9. 领域自适应简述
- 10. 【Transfer Learning】Adversarial Discriminative Domain Adaptation
- 更多相关文章...
- • Docker 资源汇总 - Docker教程
- • ASP.NET MVC - 模型 - ASP.NET 教程
- • Java Agent入门实战（二）-Instrumentation源码概述
- • 委托模式
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. 迁移学习及领域自适应 Transfer Learning & Domain Adaptation
- 2. Domain Adaption 领域自适应
- 3. 域适应学习笔记：visual Domain Adaptation
- 4. 无监督领域自适应（Unsupervised Domain Adaptation）介绍
- 5. 半监督领域自适应之FADA--Few-Shot Adversarial Domain Adaptation
- 6. 【TL学习笔记】1：领域自适应(Domain Adaptation)方法综述
- 7. 半监督领域自适应之CCSA--Unified Deep Supervised Domain Adaptation and Generalization
- 8. 领域模型驱动设计（Domain Driven Design）入门概述
- 9. 领域自适应简述
- 10. 【Transfer Learning】Adversarial Discriminative Domain Adaptation