Mutual-weighted feature disentanglement for unsupervised domain adaptation

Unsupervised domain adaptation (UDA) aims to reduce the distribution discrepancy across domains, enabling the transfer of knowledge from the labeled source domain to the unlabeled target domain. The main focus of most current UDA methods lies on extracting domain invariant representations to reduce...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Multimedia systems 2024-12, Vol.30 (6), Article 308
Hauptverfasser:	Wang, Shanshan, Xiao, Qian, Wang, Keyang, Yang, Xun, Zhang, Xingyi
Format:	Artikel
Sprache:	eng
Schlagworte:	Adaptation Discriminators Entropy Invariants Knowledge management Knowledge representation
Online-Zugang:	Volltext
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