帕绍大学硕士论文 主题：域自适应 本文讨论了一种通用的领域自适应模型技术的发展，这将有助于解决各种计算机视觉任务。 该模型在流行的视觉域数据集上进行图像分类任务训练，并且与其他可用的域适应方法相比，该模型的性能得到了评估。 “基于幅度的权重修剪”技术用于执行目标特征提取器优化。 有关代码的说明： models.py模块定义了源模型和目标模型。 Xception网络和顶层 config.py模块定义了各种参数，例如设置路径，实验数据集组合ID等。将来可能会添加其他配置 loss.py定义了其他