翻译“Learning Transferable Features with Deep Adaptation Networks”
利用深度适应网络学习可迁移特征摘 要:最近的研究表明深度神经网络可以学习可迁移特征,这些特征用于域适应时在新的任务上表现出很好的泛化能力。然而由于深度特征随着网络层数的增加由一般到特殊转变,特征的可迁移能力在网络高层急剧下降,极大地增加了域之间的差异性。因此减少不同数据集间的偏差,同时增加任务特征层的可迁移能力是非常重要的。在本文中,我们提出了一个新的深度适应网络(DAN)架构,把深度卷
原创
2017-07-01 14:09:03 ·
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