Simultaneous Deep Transfer Across Domains and Tasks

最新推荐文章于 2022-09-05 15:45:21 发布
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文章标签： 深度学习 迁移学习
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本文探讨了深度迁移学习中如何减小源域与目标域的差异，通过最大化域混淆和转移任务相关性来实现。介绍了包含分类损失、域分类损失和域混淆损失的损失函数，以及它们在训练过程中的作用，旨在保留源域的类间关系并应用于目标域。

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2020.08.16

迁移的目标就是利用源域和目标域的相似性，使得在源域上训练好的网络在目标域上有好的效果。

本文为减小目标域样本和源域样本的差异，有两个步骤：1、Maximize domain confusion，减小两个域之间的距离；2、Transfer task correlation，从源域学习到样本中类之间的关系，使得目标域中类间关系和源域的相似。

lay1-7 是五层cnn+两层全连接层，网络参数是θrepr；fcD 参数是θD；fc8参数是θC。

通过上面的损失函数，训练得到lay1-8的参数，即θrepr、θC。

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