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

  国内 top2 高校研一在读,为什么感觉深度学习越学越懵? 
  深度学习对图像的处理,为什么大多基于RGB,而没有其他色彩空间,比如HSV? 
  如何理解今年发表在JMLR上随机森林算法SPORF? 
  如何看待Capsule Network在NLP领域的潜力? 
  如果有一个按钮,按下去之后人类现存的AI技术立刻消失,会对人类社会造成什么影响? 
  FC 游戏《中国象棋》中,困难难度是真的在计算棋谱吗? 
  如果人工智能杀人,按照现在的法律应该追究谁的责任? 
  AI论文中的novelty如何评价? 
  FPGA做深度学习能走多远? 
  现在的图灵测试体系能否发现“故意不通过图灵测试来隐藏自己的人工智能”? 

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?





© 2025-03-25 - tinynew.org. All Rights Reserved.
© 2025-03-25 - tinynew.org. 保留所有权利