莱芜企业建站公司,金华网站制作企业,微网站建设包含,厦门网站营销任务 游戏里面的话有很多跟现实不一样的情况。 想办法让中间的特征更加的接近#xff0c;让feat A适应feat B#xff0c;产生相对正常的输出。 在有标签数据和没有数据的上面进行训练#xff0c;并能预测绘画图像。
数据集 训练5000张总数#xff0c;每类有500张测试100…任务 游戏里面的话有很多跟现实不一样的情况。 想办法让中间的特征更加的接近让feat A适应feat B产生相对正常的输出。 在有标签数据和没有数据的上面进行训练并能预测绘画图像。
数据集 训练5000张总数每类有500张测试10000张
Baseline Lambda参数需要好好调整一下
DaNN 结构 让两个领域的特征尽可能的接近。类比于GAN方式先训练G再训练D 从DaNN转成GRL模型
实践 1表示是source 还是target
