BriefGPT.xyz
Feb, 2024
使用伪标签进行域自适应
Domain Adaptation Using Pseudo Labels
HTML
PDF
Sachin Chhabra, Hemanth Venkateswara, Baoxin Li
TL;DR
无监督领域适应的研究中，通过使用预训练网络进行多阶段伪标签优化程序，解决了无标签目标数据中的类别错位问题，证明了该简单方法在多个数据集上比复杂的最先进技术更有效。
Abstract
In the absence of labeled target data,
unsupervised domain adaptation
approaches seek to align the
marginal distributions
of the source and target domains in order to train a classifier for the target. Unsupervis
→