DANN：Domain adversarial neural network模型的tensorflow2实现

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目录

1. 所需环境 Environment
2. 模型结构 Structure
3. 注意事项 Attention
4. 训练步骤 How2train

所需环境

Python3.7 tensorflow-gpu>=2.0 tensorflow_datasets==4.4.0 Numpy==1.19.5 CUDA 11.0+ Opencv-contrib-python==4.5.1.48

模型结构

Feature_extractor

Domain_classifier

Label_predictor

注意事项

1. DANN结构擅于避免模型过学习
2. feature_extractor与domain_classifier模块合并构成域分类器
3. feature_extractor与label_predictor模块合并构成样本分类器
4. 通过输入真实数据与抽象数据，输出基于域分类的dc_loss，用于domain_classifier的反向传递 5， 将-dc_loss作用于feature_extractor并反向传递，实现混淆真实、抽象数据特征的效果，实现域分类器的分体式训练
5. 将真实数据输入样本分类器，将lp_loss正常作用于feature_extractor与label_predictor

训练步骤

1. 默认使用mnist作为真实样本，svhn作为抽象样本
2. 首次运行将自行下载以上两种数据集
3. 运行train.py即可开始训练