TL;DR该研究提出了一种基于 Deep Subdomain Adaptation Network (DSAN) 的领域自适应方法,通过使用本地最大平均差异 (LMMD) 对不同领域的相关子域分布进行对齐,从而不需要敌对训练且收敛速度快,在对象识别和数字分类任务中均取得了显着的结果。
Abstract
For a target task where labeled data is unavailable, domain adaptation can transfer a learner from a different source domain. Previous deep domain adaptation methods mainly learn a global domain shift, i.e., alig