使用对抗网络和循环损失的跨域适应

本研究解决了深度学习模型在不同数据域之间迁移时预测准确性显著下降的问题。我们提出了一种新颖的循环损失函数，结合编码器-解码器网络架构，提高生成网络在源域与目标域之间的有效转换能力。研究结果表明，该方法能够促进无监督生成标记数据的应用，提高跨域深度学习模型的泛化能力。