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项目简介
本项目基于Python和PyTorch框架，致力于在统一框架下复现并对比多种深度迁移学习算法在不同数据集上的性能表现。复现了DANN、MADA、SVDA和MCD_DA等算法，并在Small Image和Office - 31等数据集上开展性能对比，帮助用户深入了解不同迁移学习算法在跨域图像分类任务中的表现。
项目的主要特性和功能
- 统一框架算法复现：在PyTorch框架下复现多种深度迁移学习算法，保障在相同网络结构和输入数据下公平对比。
- 多数据集支持：支持在MNIST、USPS、SVHN等数字数据集，以及Office - 31等办公场景数据集上进行实验。
- 数据预处理与增强：提供统一的数据预处理和增强方法，确保不同算法在相同输入条件下训练和测试。
- 多种迁移学习算法实现：实现了DANN、MADA、SVDA、MCD_DA等迁移学习算法。
- 性能对比与可视化：提供详细性能对比结果，通过图表展示不同算法在多个迁移任务上的表现。
安装使用步骤
环境准备
- 确保已安装Python 3.x。
- 安装PyTorch和torchvision库：
bash pip install torch torchvision - 安装其他必要的依赖库：
bash pip install numpy matplotlib
数据准备
- 下载并解压所需的数据集（如MNIST、USPS、SVHN、Office - 31等）。
- 将数据集放置在项目目录下的
data文件夹中，或根据代码中的路径配置进行相应调整。
模型训练
- 打开项目中的训练脚本（如
train.py）。 - 选择要训练的迁移学习算法（如DANN、MADA等）。
- 配置训练参数（如数据集路径、Batch Size、Epochs等）。
- 运行训练脚本：
bash python train.py
模型评估
- 在训练完成后，使用验证集和测试集对模型进行评估。
- 评估脚本会自动计算模型的准确率、损失等指标，并生成性能对比图表。
模型保存与加载
- 训练完成后，模型的权重会自动保存到指定目录。
- 可以使用项目提供的代码加载已保存的模型权重，进行进一步的测试或迁移学习任务。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】