【论文笔记 CVPR-2019】《Domain-Symmetric Networks for Adversarial Domain Adaptation》

摘要： 无监督域自适应旨在通过源域上有标记训练数据，学习到可以适用于目标域上无标记样例的分类器。最近，通过深度域对抗方法来学习域不变特性取得了令人印象深刻的进展。尽管近年来的研究取得了一定的进展，但域自适应在较细类别水平上实现特征分布的不变性方面仍然存在一定的局限性。为此，本文提出了一种新的域自适应方法域对称网络(SymNets)。提出的SymNet是基于源和目标任务分类器的对称设计，在此基础上，

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