领域对抗神经网络(dann)

以下是一个简单的领域对抗神经网络(DANN)的代码示例，用于域自适应任务。请注意，这只是一个基本示例，你可能需要根据你的具体情况进行相应的修改和扩展。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class FeatureExtractor(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(FeatureExtractor, self).__init__()
        # 定义你的特征提取器网络结构

    def forward(self, x):
        # 实现特征提取器的前向传播
        return x

class DomainClassifier(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(DomainClassifier, self).__init__()
        # 定义你的域分类器网络结构

    def forward(self, x):
        # 实现域分类器的前向传播
        return x

class LabelPredictor(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LabelPredictor, self).__init__()
        # 定义你的标签预测器网络结构

    def forward(self, x):
        # 实现标签预测器的前向传播
        return x

# 初始化网络模型
feature_extractor = FeatureExtractor()
domain_classifier = DomainClassifier()
label_predictor = LabelPredictor()

# 定义损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 定义优化器
optimizer = optim.SGD(list(feature_extractor.parameters()) + list(label_predictor.parameters()) + list(domain_classifier.parameters()), lr=0.01)

# 训