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

  人脸识别哪家强? 
  所谓大数据分析,究竟要学什么? 
  如何评价微软亚洲研究院提出的LightRNN? 
  未来20年,新技术将从哪些方面改变人的消费方式? 
  如何评价Facebook AI提出的ResMLP,对比Google的MLP-Mixer? 
  如何看待NVIDIA 即将开源的DLA? 
  既然使用神经网络也可以解决分类问题,那SVM、决策树这些算法还有什么意义呢? 
  能识别情绪的机器人可以算做有情感的机器人吗? 
  未来作曲编曲会因为AI智能编曲的壮大而彻底失业吗? 
  加州大学伯克利分校为何能连续孵化出 Mesos,Spark,Alluxio,Ray 等重量级开源项目? 

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?





© 2025-04-04 - tinynew.org. All Rights Reserved.
© 2025-04-04 - tinynew.org. 保留所有权利