《表1 单通道适应任务下的实验结果 (实际样本数量)》

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《多层面的分步领域适应图像分类算法》

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当领域对抗损失的权重值设置为0时，实验结果有时会优于0.5．但由于伪标签的使用，它并不稳定而且不合理．表1和表2显示，多层面的分步领域适应选择的易适应样本具有比原始数据更高的准确度，此外，难适应样本的再分类也获得了良好的表现．对比DANN，模型在每一层面获得的效果提升都将对最终的实验结果产生推动作用，也极好的诠释了方法的设计理念．表3则进一步对概率阈值和差值的不同组合进行实验，以MNIST→USPS为例，通过数据对比发现，选用更高的组合值后，易适应和难适应样本的初始精度在不断提升，本文模型的效果也在同步改善．