白菜的博客

Motivation这是一篇利用矩匹配进行多源领域迁移学习的文章，文章的出发点是由于传统的无监督域适应(UDA)假设训练数据是从单个域中采样的。这忽略了更实际的场景。为此，作者收集并注释了迄今为止最大的UDA数据集DomainNet，它包含6个域和分布在345个类别中的约60万幅图像，解决了多源UDA研究在数据可用性方面的差距。解决方法比较新颖，数据集也做得的非常好。以后可以利用这个数据集。...

本论文是我在读迁移学习方面阅读和理解最为轻松的一篇，论文条理清晰容易理解。方法简单有效，思路明了，实验也做的非常全面，而且对我等初学者很是友好，可以学习学习人家的方法和思路进行一些实验和思考，好了直接上货：论文：Aligning Domain-Specific Distribution and Classifier for Cross-Domain Classification from Mul...