我是靠谱客的博主 善良白昼，最近开发中收集的这篇文章主要介绍Moment Matching for Multi-Source Domain AdaptationMotivationMethod，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。
概述
Motivation
这是一篇利用矩匹配进行多源领域迁移学习的文章，文章的出发点是由于传统的无监督域适应(UDA)假设训练数据是从单个域中采样的。这忽略了更实际的场景。为此，作者收集并注释了迄今为止最大的UDA数据集DomainNet，它包含6个域和分布在345个类别中的约60万幅图像，解决了多源UDA研究在数据可用性方面的差距。解决方法比较新颖，数据集也做得的非常好。以后可以利用这个数据集。
论文：[Moment Matching for Multi-Source Domain Adaptation](https://arxiv.org/abs/1812.01754)
数据集和代码：[http://ai.bu.edu/M3SDA/](http://ai.bu.edu/M3SDA/)
Method
最后
以上就是善良白昼为你收集整理的Moment Matching for Multi-Source Domain AdaptationMotivationMethod的全部内容，希望文章能够帮你解决Moment Matching for Multi-Source Domain AdaptationMotivationMethod所遇到的程序开发问题。
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