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    本次介绍的论文是对抗迁移学习领域中一篇很经典的论文，论文作者Yaroslav Ganin [1] 等人首次将对抗的思想引入迁移学习领域当中。 1 背景简介 在传统的机器学习中，我们经常需要大量带标签的数据进行训练， 并且需要保证训练集和测试集中的数据分布相似。 在一些问题中，如果训练集和测试集的数据具有不同的分布，训练后的分类器在测试集上就没有好的表现。 打个比方，在情感分析中，我们可能拥有‘电影’的大量带标签用户评价，然而我们却希望可以对‘书籍’下的用户评价进行分类。 这种情况下该怎么办呢？
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    这就是DANN（Domain-Adversarial Neural Networks）。 输入分为Source Domain和Target Domain 希望在提取特征后，source和target分不出差异。 这个模型有三部分： label predictor（蓝色）：对Source Domain进行训练，原论文是处理分类任务，所以就是让Source Domain的图片分类越正确越好 domain classifier（红色）：二分类器，要让Domain的分类越正确越好，分类出是Source还是Target。
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  • 德语助手|德汉-汉德词典 dann是什么意思_dann的中文解释和发音_dann的翻译_dann怎么读
    18 Ich komme erst dann, wenn ich meine Arbeit fertig gemacht habe 我把工作做完后，才能来。 19 Sie spreizte sich erst eine Weile, dann machte sie schließlich auch mit 她先忸怩了一会儿， 后来 终于也参加了。 20 Wenn du das nicht machst, dann qualmt's! （转，口）你不干（这事）， 就 给你点颜色
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