百科问答小站 logo
百科问答小站 font logo



领域自适应需要用到测试集数据,这样的方法有啥意义呢? 第1页

  

user avatar   jindongwang 网友的相关建议: 
      

这个问题问的很好。

其实这相当于把问题搞的很纯粹很难,在这种情况下如果算法工作的好,才更有可能在真实的情况下工作的好。

另一个不需要用目标域的研究方向就是domain generalozation,最近两年比较火。


user avatar   jzwa 网友的相关建议: 
      包括光学望远镜和射电望远镜,在建的也算。
user avatar   zhu-wang-xiao-miao-o 网友的相关建议: 
      包括光学望远镜和射电望远镜,在建的也算。


  

相关话题

  多模态方面,有哪些牛组值得我们follow他们的工作? 
  二次型的意义是什么?有什么应用? 
  如何评价2020年计算机视觉顶会CVPR投稿量破万的现象? 
  物理专业的学生如何看待机器学习和大数据这些方向呢? 
  如何看待旷视科技新产品监视学生上课? 
  KL散度衡量的是两个概率分布的距离吗? 
  如何评价FAIR提出的MaskFeat:一种适用图像和视频分类的自监督学习方法? 
  2025 年机器将替代 8000 多万工作岗位,哪些岗位可能会被替代?又可能创造什么新的机会? 
  机器学习,深度神经网络等方法是否是正确的方向? 
  除了深度神经网络已经实现的特性以外,大脑还有哪些特性是值得机器学习领域借鉴的? 

前一个讨论
怎么夸漂亮女孩又不显得俗套?
下一个讨论
35岁危机只存在于计算机行业吗?





© 2024-05-15 - tinynew.org. All Rights Reserved.
© 2024-05-15 - tinynew.org. 保留所有权利