Domain adversarial neural networks for domain generalization: when it works and how to improve
CC BY
Lưu vào:
Tác giả chính: | Anthony, Sicilia, Xingchen, Zhao, Seong Jae, Hwang |
---|---|
Định dạng: | Sách |
Ngôn ngữ: | English |
Nhà xuất bản: |
Springer
2023
|
Chủ đề: | |
Truy cập trực tuyến: | https://link.springer.com/article/10.1007/s10994-023-06324-x https://dlib.phenikaa-uni.edu.vn/handle/PNK/7709 |
Từ khóa: |
Thêm từ khóa
Không có từ khóa, Hãy là người đầu tiên đánh dấu biểu ghi này!
|
Tài liệu tương tự
-
Asymptotic behavior of plate equations driven by colored noise on unbounded domains
theo: Xiao Bin, Yao
Nhà xuất bản: (2023) -
Free-view Face Relighting Using a Hybrid Parametric Neural Model on a SMALL-OLAT Dataset
theo: Youjia, Wang, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023) -
Bioaerosol-induced in vitro activation of toll-like receptors and inflammatory biomarker expression in waste workers
theo: Eriksen, Elke, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023) -
Approaching Polymer Dynamics Combining Artificial Neural Networks and Elastically Collective Nonlinear Langevin Equation
theo: Luis A. Miccio, và những người khác
Nhà xuất bản: (2022) -
Reviewing simulator-based training and assessment in maritime education: a topic modelling approach for tracing conceptual developments
theo: Wiig, A. Camilla, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)