聪明红牛

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2年10月21天

Multi-source Distilling Domain Adaptation

1.motivation本文也是为了解决multi-source domain adaptation的问题,作者认为以前的MDA方法存在以下的问题:为了学习到domain invariant feature,牺牲了特征提取器的性能;认为多个source domain的贡献是一致的,忽略了不同source domain和target domain之间的不同的discrepancy,认为同一个源域中不同样本贡献是一样的,忽略了不同的样本和target domain的相似性不一样基于a.

isNaN用于判断一个变量是否能够转换为数字类型

对象obj,内有可选属性a,判断a是否为数字类型或者数字字符串问题版本:if(obj.a && !isNaN(obj.a)){ //obj.a判断null或undefined有问题,如果obj.a=0,'0','',都无法排除//要求a存在且为数字类型或者数字字符串,才进if分支}正确版本:if(isNaN(parseInt(obj.a))){ //undefined,null,' ',{},[],经parseInt转换都为NaN//}...