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Note：[ wechat：Y466551 | 付费咨询，非诚勿扰 ] 论文信息 论文标题：Adversarial and Domain-Aware BERT for Cross-Domain Sentiment Analysis论文作者：论文来源：2020 ACL论文地址：download 论文代 阅读全文
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论文信息 论文标题：Mixup for Node and Graph Classification论文作者：Yiwei Wang、Wei Wang论文来源：WWW 2021论文地址：download 论文代码：download视屏讲解：click 1 介绍 阅读全文
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论文信息 论文标题：ID-MixGCL: Identity Mixup for Graph Contrastive Learning论文作者：Gehang Zhang.....论文来源：2023 aRxiv论文地址：download 论文代码：download视屏讲解：click 介绍 阅读全文
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论文信息 论文标题：mixup: Beyond Empirical Risk Minimization论文作者：Takeru Miyato, S. Maeda, Masanori Koyama, S. Ishii论文来源：2018 ICLR论文地址：download 论文代码：download视屏讲 阅读全文
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论文信息 论文标题：Virtual Mixup Training for Unsupervised Domain Adaptation论文作者：Takeru Miyato, S. Maeda, Masanori Koyama, S. Ishii论文来源：2019 CVPR论文地址：download 阅读全文
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Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Virtual Adversarial Training: A Regularization Method for Supervised and Semi-Supervised Learning论文作者：T 阅读全文
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论文信息 论文标题：Do We Need Zero Training Loss After Achieving Zero Training Error?论文作者：Takashi Ishida, I. Yamane, Tomoya Sakai, Gang Niu, M. Sugiyama论文来源：20 阅读全文
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论文信息 论文标题：Explaining and Harnessing Adversarial Examples论文作者：Ian J. Goodfellow, Jonathon Shlens, Christian Szegedy论文来源：ICLR 2015论文地址：download 论文代码：dow 阅读全文
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论文信息 论文标题：Generalized Domain Adaptation with Covariate and Label Shift CO-ALignment论文作者：Shuhan Tan, Xingchao Peng, Kate Saenko论文来源：ICLR 2020论文地址：downl 阅读全文
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KL 散度，又叫相对熵，用于衡量两个分布之间的距离。设 $p(x)$, $q(x)$ 是关于随机变量 $x$ 的两个分布，则 $p$ 相对于 $q$ 的 KL 散度为: $D_{K L}(p \| q)=E_{p(x)} \log \frac{p(x)}{q(x)}$ 信息论中，熵 $H(P)$ 表 阅读全文