search

jindongwang / transferlearning

Transfer learning / domain adaptation / domain generalization / multi-task learning etc. Papers, codes, datasets, applications, tutorials.-迁移学习
http://transferlearning.xyz/
MIT License
13.42k stars 3.81k forks source link

DIFEX about loss3 #389

Closed xiaopang114 closed 1 year ago

xiaopang114 commented 1 year ago

您好！论文中loss3表示的是最大化internally-invariant 和mutually-invariant特征的距离，根据代码loss3 = -F.mse_loss(all_z[:, :self.tfbd], all_z[:, self.tfbd:])*self.args.beta，其中self.tfbd=args.bottleneck//2，自定义args.bottleneck=256，请问为什么认为all_z的前半部分是域内不变特征，后半部分是跨域不变特征呢？期待您的解答！

jindongwang commented 1 year ago

这个没啥道理可讲；你也可以认为后半部分是域间、前半部分是域内。我们只是简单的认为两部分应该拼起来，至于哪个对应哪个，其实不重要。

xiaopang114 commented 1 year ago

谢谢老师回复，所以老师您的意思是：通过网络提取出来的特征前后部分都可以认为是跨域特征，只是看自己设定。

jindongwang commented 1 year ago

是的

xiaopang114 commented 1 year ago

好的！谢谢老师回复！