在领域自适应问题中 目标域有少量有标签样本,那么这些样本也会参与到训练当中,这么做的意义式是什么?

有标签的样本也参与到模型的训练(不只是边缘对齐,就是正常的训练) 这么做的目的是单纯为了扩充样本吗? 还是说可以理解为与源域数据结合后一起训练是对模型…
关注者
5
被浏览
1,104
登录后你可以
不限量看优质回答私信答主深度交流精彩内容一键收藏

实际上我也在想这个问题,如果目标域带标签的情况下,要怎么处理这件事,个人感觉直接交叉熵函数应该是不太行(做了实验,但是不知道对不对),也没有相关论文