Domain Adaptation with Adversarial Training and Graph Embeddings
<p dir="ltr">The success of deep neural networks (DNNs) is heavily dependent on the availability of labeled data. However, obtaining labeled data is a big challenge in many real-world problems. In such scenarios, a DNN model can leverage labeled and unlabeled data from a related doma...
محفوظ في:
| المؤلف الرئيسي: | Firoj Alam (14158866) (author) |
|---|---|
| مؤلفون آخرون: | Shafiq Joty (4576078) (author), Muhammad Imran (282621) (author) |
| منشور في: |
2018
|
| الموضوعات: | |
| الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Robust Training of Social Media Image Classification Models
حسب: Firoj Alam (14158866)
منشور في: (2022) -
Analysing Satellite Imagery Classification under Spatial Domain Shift across Geographic Regions
حسب: Sara A. Al-Emadi (22827935)
منشور في: (2025) -
Label dependency modeling in Multi-Label Naïve Bayes through input space expansion
حسب: PKA Chitra (21749216)
منشور في: (2024) -
A3T: accuracy aware adversarial training
حسب: Enes Altinisik (17725956)
منشور في: (2023) -
ManiGen: A Manifold Aided Black-Box Generator of Adversarial Examples
حسب: Guanxiong Liu (2104315)
منشور في: (2020)