深度网络自适应DDC
时间: 2024-01-08 18:04:00 浏览: 94
深度网络自适应DDC是一种用于域自适应的深度学习方法,它可以在不同的数据集之间进行知识迁移,从而提高模型的泛化能力。该方法通过最大化源域和目标域之间的差异来训练模型,同时使用一个分类器来区分源域和目标域的样本。具体来说,它使用一个深度神经网络来提取特征,并使用一个领域分类器来区分源域和目标域的特征。然后,它使用一个最大均值散度(MMD)损失函数来最小化源域和目标域之间的距离,从而实现域自适应。
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