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深度学习在图像分类上的准确度很大程度上依赖于大量的标记数据,无监督域适应已经被证明是一种有效的方法去解决一个新的无标签域上的任务,其主要思想是利用有标签的数据集作为源域,通过减少源域和目标域之间的差异,将源域训练的预测模型应用于目标域.本文提出了聚类中心对齐的无监督域适应方法CADA,将语义对齐方法与传统对抗域适应相结... 相似文献
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