网络模型

各部分结构及作用

（1）特征提取器F：提取输入图像（源域/目标域）的特征。

（2）分类器C：对F输出的特征进行分类，计算源域数据分类损失。

（3）生成器G：生成混淆数据，欺骗D，输入为F提取到的特征，输出为生成数据。

（4）鉴别器D：鉴别真实数据和生成数据，对于源域数据，计算域分类损失和类别分类损失；对于目标域数据，计算域分类损失。

算法：

代码：https://github.com/yogeshbalaji/Generate_To_Adapt


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