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请问这一步的目的是什么？

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悬赏园豆：30 [待解决问题]

  • 这是迁移学习，域自适应的一篇DWL的代码。这里G是特征提取器，C是分类器，D是域鉴别器。

  • 我理解是 拉近 output_cr_s_D 和 output_cr_t_D 的距离，也就是让D分不出样本来自哪个域。可这与论文模型相违背，而且这样做的目的解释不了，一般都是通过拉近输出和域标签的距离，增强D的性能，这里把源域样本的输出和目标域样本的输出进行loss计算，让我搞不懂了。

  • 有没有大佬可以告诉我这一步的作用、目的是什么？

一万亿颗星的主页 一万亿颗星 | 初学一级 | 园豆：158
提问于：2022-09-15 15:06
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