[問題] 關於 multi-domain learning 已刪文
假設我要train一個semantic segmentation model能夠辨識A,B,C三類別物體
但訓練資料來自
dataset1: 具A class label
dataset2: 具B class label
dataset3: 具C class label
這樣的問題好像稱為multi-domain learning ?
如果簡單讓網路在訓練過程中,讀到特定dataset的圖片
就讓特定class的loss做backpropagation,其他兩個loss不作用
請問這樣的技術正式名稱是什麼?有相關論文嗎?近年來有更好的方法嗎?
謝謝!
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