(from 22s/神经网络/Assignement3)

使用DANN训练时loss从一开始就在1左右振荡,不下降,改变lr没有作用,在target domain上测试,acc亦振荡,表现不好。

原因:数据没有归一化。

解决:在创建DataLoader时使用ss.fit_transform进行归一化。

ss = StandardScaler()
for i in range(15):dealDataset_src.append(DealDataset(ss.fit_transform(source_data[i]),source_label[i]+1))dealDataset_trg.append(DealDataset(ss.fit_transform(target_data[i]),target_label[i]+1))src_list.append(DataLoader(dataset=dealDataset_src[i],batch_size=64,shuffle=True))trg_list.append(DataLoader(dataset=dealDataset_trg[i],batch_size=64,shuffle=True))

归一化后,在target domain上进行测试时label acc上升,但label loss也上升,此处存疑,原因不详。

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