weixin_42232024的博客

1、介绍Side-Tuning: A Baseline for Network Adaptation via Additive Side Networks侧调（通常是网络自适应）的目标是利用预先训练的模型来更好地学习一个或多个新颖的任务。侧调方法很简单：它假设访问给定的（基本）模型B:X→Y，将输入X映射到某个表示Y上。然后，侧调学习一个侧模型S:X→Y，因此目标任务的计划表示如下R（x）=B（x）⊕S（x）对于某些组合操作⊕。例如，选择B（x）⊕S（x）=αB（x）+（1−α）S（x）（通常称为α

1、介绍Deep Spatial–Temporal Model Based Cross-Scene Action Recognition Using Commodity WiFi采用了fine-tune技术，在源域训练模型的基础上做微调参数，从而实现目标域的分类任务。其主要网络结构如下所示：3、存在问题fine-tune后只能适应新的目标域，对与源域和其他域数据适应差...