¿Qué significa grl?

Capa de inversión de gradiente (GRL)

Función GRL: multiplica el gradiente pasado a GRL por un número negativo, de modo que el objetivo de entrenamiento de la red antes y después de GRL sea el contrario. . Después de acceder a GRL, el extractor de características tendrá dos objetivos que cumplir. El primero es que el extractor de características necesita generar características que puedan predecir la etiqueta correcta. El segundo es que las características extraídas por el extractor de características i deben ser tan ininteligibles. posible. Desde qué dominio de tarea.

Si GRL no está conectado, el objetivo de optimización del discriminador de tareas es distinguir tanto como sea posible si las características extraídas por el extractor de características provienen del dominio de destino o del dominio de origen. El extractor de características es generar lo más fácil de distinguir posible. Es la característica de qué dominio proviene. Sus objetivos de optimización son los mismos.