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机器学习——自领域适应作业
2023-12-18 23:02:02
开发
34
任务
游戏里面的话有很多跟现实不一样的情况。
想办法让中间的特征更加的接近,让feat A适应feat B,产生相对正常的输出。
在有标签数据和没有数据的上面进行训练,并能预测绘画图像。
数据集
训练5000张总数,每类有500张
测试10000张
Baseline
Lambda参数需要好好调整一下
DaNN 结构
让两个领域的特征尽可能的接近。类比于GAN方式,先训练G,再训练D
从DaNN转成GRL模型
实践
1表示是source 还是target
原文地址:https://blog.csdn.net/uncle_ll/article/details/135042947 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。 本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。 如若转载,请注明出处:https://www.suanlizi.com/kf/1736763759281704960.html 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系《酸梨子》网邮箱:1419361763@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
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