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针对现有开集域适应神经网络分类准确率不高、分类准确率易受目标域未知类类别数影响的问题,提出了一种基于度量学习的开集域适应网络(metric learning based open set domain adaptation,ML-OSDA)。该网络在通用适应网络(universal adaptation network,UAN)上引入L2范数归一化层及度量学习辅助适应网络(metric-learning-assisted domain adaptation,MLA-DA)。通过将不同模长的特征向量压