《表1 Office-31数据集上不同方法的测试结果》

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《多层校正的无监督领域自适应方法》

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训练时，加权修正采用文献[27]的方案进行初始化，源模型采用随机梯度下降法训练，设置学习率为0.1，权重衰减为0.000 1，添加的Nesterov动量[28]为0.9。深度神经网络模型AlexNet和ResNet18使用Adam[29]方法训练，基础学习率为0.01，其余按文献[29]中参数设置，损失函数的超参数λ设置为1。每个实验都进行小批量训练，大小设置为512，每个小批量包含相同数量的源样本和目标样本，选择目标域的所有图像作为测试样本，重复实验5次后取平均值，结果如表1所示。