m0_50733469的博客

① 在通用域自适应（UniDA）中，我们有带标签的源数据和无标签的目标数据。② 通用域自适应的目标是使用来自源类别集合的标签标记目标样本，或者将其判别为 “未知” 样本。我们将源域类别的数量记为。③ 我们的深度识别模型由两个模块组成，包括一个将输入映射到特征的特征提取器，以及一个路分类头。⑤ 在特征空间中的源和目标经验分布分别被定义为和，其中。稍微滥用一下符号，我们将数据质量向量记为和，并且在本文中我们设定。⑥ 此外，成本矩阵的元素被定义为，其中是距离。