Deep Subdomain Adaptation Network for Image Classification(用于图像分类的深度子域自适应网络)王晋东2020年最新文章全文翻译。 对于没有标记数据的目标任务,域适应可以将知识从不同的源域迁移过来。以往的深度域适应方法主要是学习全局的域迁移,即对齐源域和目标域的全局分布,而不考虑同一类别不同域中的两个子域之间的关系,在没有捕捉到细粒度信息的情况下导致迁移学习效果不佳。近年来,越来越多的研究者开始关注子域自适应问题,重点是准确地对齐相关子域的分布。然而,它们大多包含多个损失函数且收敛缓慢的对抗性方法。在此基础上,我们提出了一种深度子域自适应