BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-01-01T00:00:00Z 通过数据增强域自适应实现基于代理的深度度量学习的改进 💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本文介绍了一种无监督领域自适应方法M-ADDA，结合了度量学习和对抗学习。M-ADDA在MNIST和USPS的数字自适应数据集上表现优于ADDA，证明使用度量学习的领域自适应可以提高分类准确性。 🏷️ 标签 M-ADDA 分类准确性 对抗学习 度量学习 无监督领域自适应 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
