论文解读（DWL）《Dynamic Weighted Learning for Unsupervised Domain Adaptation》

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论文信息

1 介绍 

　　 

2 方法

2.1 出发点

　　

　　反应的问题：随着域对齐的实现，判别性在下降；

2.2 模型框架

　　

2.3 Sample Weighting

　　为避免由于源域和目标域样本数量差距过大导致模型产生倾向性，本文对每个域的样本进行加权：