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无监督域适应性的对比度适应网络
深度神经网络的最新进展成功地改善了各种学习问题[40，8，26，19，20]。但是，对于监督学习，大量的训练数据仍然是学习准确的深层模型的关键。尽管可能可用于一些预先规定的域，例如ImageNet [7]，但对于每个临时目标域或任务而言，手动标签通常很难或昂贵。缺少IN-ININAIN标记的数据阻碍了在许多实际问题中拟合模型的应用。在没有来自目标域的标记数据的情况下，已经出现了无监督的域适应（UDA）方法，以减轻数据分布的域移动[2，1，1，5，37，30，18，3，3，17]。它与无监督的学习有关，因为它仅需要从源域和目标域的零标签手动标签。在最近关于UDA的工作，这是Long等人提出的开创性工作。[22，25]旨在最大程度地减少深神经网络中源和目标域之间的差异，在此，在该网络中，域差异通过最大值
气候适应计划
本文档包含与未来事件和未来绩效有关的前瞻性语句。除纯历史的所有陈述外，所有陈述都可能是前瞻性的陈述。在某些情况下，可以使用以下词来识别前瞻性陈述，例如：可能，将，期望，预期，打算，计划，计划，计划，预测，预测，预测，估计，客观，可能，可能，可能，可能，可能，潜在的，猜测，目标，愿望，目标，目标，寻求，寻求，策略，策略，策略，策略，策略，策略，策略，策略，策略，策略，策略，策略，策略，策略，策略，策略，策略，策略，策略，策略，策略，策略，策略，策略，策略，策略，可能。TVA认为，前瞻性陈述为基础的假设是合理的。许多因素可能导致实际结果与任何前瞻性陈述中的结果差异。有关这些因素的讨论，请参阅年度，季度和周期性报告，说明TVA向美国证券交易委员会提交。新因素不时出现，管理层无法预测所有这些因素或评估因素或因素组合可能影响TVA业务或导致结果与任何前瞻性陈述中包含的因素的差异。TVA没有义务更新任何前瞻性陈述，以反映发表声明后发生的发展。