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《Domain Agnostic Learning with Disentangled Representations》代码

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文章目录

  • `class_loss` 分类交叉熵损失_论文公式（2）
  • `ring_loss` Ring-style Normalization_论文公式(8)
  • `mutual_information`_论文公式(5/6/7)
  • `confusion_loss` L e n t L_{ent} Lent​_论文公式(3)
  • `alignment_loss`
  • `Reconstruction`重构损失_论文公式(1)
  • 与论文对比

class_loss 分类交叉熵损失_论文公式（2）

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ring_loss Ring-style Normalization_论文公式(8)

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mutual_information_论文公式(5/6/7)

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confusion_loss L e n t L_{ent} Lent​_论文公式(3)

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alignment_loss

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FD就是论文中的DI

Specifically, we leverage a domain identifier D I DI DI, which takes the disentangled feature ( f d i f_{di} fdi​ or f d s f_{ds} fds​ ) as input and outputs the domain label l f l_f lf​(source or target).

Reconstruction重构损失_论文公式(1)

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与论文对比

论文
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代码流程
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