1樓：doge能好好的
我做故障診斷領域也是類似的結論，dan和jan那種遷移效果都不是很好，甚至負遷移。而dann cdan mcd這種對抗訓練的效果就不錯，target準確率能提高10左右
2樓：Deep
不好說，我用工業上的一維震動訊號做，會出現discrepancy損失一直抖動不下降但target domain準確率依然提公升的現象。不過整體是有效的，視覺化的圖有的也很漂亮
可能震動訊號比較特殊，個人感覺像這種震動訊號值得被好好研究，和影象很不一樣。
3樓：
UDA萌新來回答一下。沒有做過分割，主要是做分類任務，但也碰到過類似的問題，也就是在公開資料集上表現很好但是自己資料集精度下滑的厲害。
乙個可以嘗試的方向是加上一些semi-supervise的方法，比如temporal ensembling和mean teacher。可以參考下self-ensembling for visual domain adaptation這篇文章，裡面有各種trick用來提公升效能，比如MNIST到SVHN的special data augmentation直接把target domain精度提公升了60%還是蠻神奇的。
4樓：cuthbert
分割任務就用一些在分割任務上成功的UDA演算法吧，比如MCD，CYCADA這些，還有其他一些根據cycle-gan變化而來的模型。就我自己的體驗來說，效果不好不僅僅是因為DAN或者JAN這些方法沒有很好的度量分布差異，也很有可能是度量的位置不正確。分割任務是需要位置資訊的，高層網路包含的位置資訊可能不夠。
這一點我覺得通過AdaptSeg那篇有所體現，他們選擇的是在output上做對抗訓練，而不是分類任務那樣在全連線層前面做對抗訓練。
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不行，以下為咱問自己導師同樣問題的回信QAQ 原來打算讀research的，連教授都談好了，但因為課題選了很久簽證快過期了還沒定，所以在拿到coursework的offer就直接交了，以為反正可以轉結果。 master by coursework轉research一般沒有這麼一說，master by...
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