翻译论文：Deep Domain Confusion: Maximizing for Domain Invariance

题外话： 第一次做全文翻译，翻译不好请谅解，多多给予意见。最近在看DDC，顺便就把这篇文章翻译一下。 摘要 　　最近的报告表明，在大规模数据集上训练的通用监督深度cnn模型可以减少但不消除对标准基准数据集的偏差。在新的领域中对深度模型进行微调可能需要大量的数据，对于许多应用程序来说，这些数据都是不可用的。我们提出了一种新的cnn体系结构，它引入了一个适应层和一个额外的域混淆损失，学习一种既具有语义

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