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    迁移学习——Domain Adaptation

    Domain Adaptation 在经典的机器学习问题中,我们往往假设训练集和测试集分布一致,在训练集上训练模型,在测试集上测试。 领域自适应(Domain Adaptation)是迁移学习中的一种代表性方法,指的是利用信息丰富的源域样本来提升目标域模型的性能。 领域自适应问题中两个至关重要的概念:源域(source domain)表示与测试样本不同的领域,但是有丰富的监督信息;目标域(target domain)表示测试样本所在的领域,无标签或者只有少量标签。 模型自适应的方法有两种思路,一是直接建模模型,但是在模型中加入“domain间距离近”的约束,二是采用迭代的方法,渐进的对目标域的样本进行分类,将信度高的样本加入训练集,并更新模型。

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    Implement Domain Object in Golang

    序言 笔者在《软件设计的演变过程》一文中,将通信系统软件的DDD分层模型最终演进为五层模型,即调度层(Schedule)、事务层(Transaction DSL)、环境层(Context)、领域层(Domain 环境层:以Action为单位,处理一条同步消息或异步消息,将Domain层的领域对象cast成合适的role,让role交互起来完成业务逻辑。 human-robot.png 物理设计 从领域模型中可以看出,角色Worker既可以组合在领域对象Human中,又可以组合在领域对象Robot中,可见领域对象和角色是两个不同的变化方向,于是domain Human的代码如下所示: package object import( "domain/role" ) type Human struct { role.HumanEnergy Robot的代码如下所示: package object import( "domain/role" ) type Robot struct { role.RobotEnergy

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