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RSS订阅原创 Deep Domain Confusion：Maximinzing for Domain Invariance阅读笔记
近期研究表明，通常而言，一个在大量数据上训练的监督学习深度CNN模型可以减少但是不能移除一个标准基准上的数据集偏差。在新的域内使用基于微调的深度模型对数据量有很高的需求，这种限制使得这种方法在很多场景中无法应用。作者提出了一种新的CNN架构，这种架构中引入了一种自适应层以及一个额外的***域混淆（Domain Confusion）***误差，用于学习域不变的数据特征。作者也额外表明一个域混淆策略可以应用于模型选择，用于确定自适应层的维度以及该层在CNN架构中的最好位置。...
2022-06-22 14:03:03
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原创 【无标题】
**DANN文献阅读笔记**提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录DANN文献阅读笔记前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言目前具有较高精度的模型都是在DANN提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、pandas是什么？示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。二、使用步骤1.引入库代码如下（示例）：import numpy as npimport
2022-06-15 00:56:55
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空空如也
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