DDC——Deep Domain Confusion Maximizing for Domain Invariance
文章目录
- 前言
- 网络结构
- 适应层（adaptation layer）位置的选取及大小的设定
- 确定超参数λ
- 参考
8.5 意境级讲解迁移学习
本文是为了解决迁移学习域适应问题
前言
数据样本不够怎么使用深度学习？第一时间想到的肯定是微调已经训练好的模型。但是由于源域与目标域的差距，对深度模型进行微调可能需要大量的数据。但是，目标域仅有少量或没有带标注的数据时，就无法有效的通过微调网络来实现对新样本的识别。
为了解决源数据与目标数据之间的分布差距，使源数据与目标数据之间具有相似的分布情况，这也就是所说的域适应问题。
DDC1这篇论文，通过在源域与目标域之间添加了一层适应层及添加域损失函数来让网络在训练的同时来减小源域及目标域之间的分布差异，从而实现域的自适应。
网络结构
本文所采用的网络结构如图1所示，网络包括两个流向，第一条流向的输入为源数据，蓝
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