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在您的论文《Cross-domain error minimization for unsupervised domain adaptation》中,您提到了对于正则化参数 δ 的设置,以及对于其他超参数 β、λ、γ 和 η 的搜索范围。For regularization parameter δ, we set δ = 1 for Office-Caltech and ImageCLEF-DA datasets and δ = 0.1 for Office-31 dataset. As for the other hyper-parameters, we set β, λ, γ and η by searching through the grid with a range of {0.0001, 0.001, 0.01, 0.1, 1, 10。
然而,我注意到在程序实现中,参数 γ 的默认值被设置为 0.5,并不在您所描述的搜索范围内。
尊敬的作者,
我对您的方法很感兴趣,想询问一些细节问题。
在您的论文《Cross-domain error minimization for unsupervised domain adaptation》中,您提到了对于正则化参数 δ 的设置,以及对于其他超参数 β、λ、γ 和 η 的搜索范围。For regularization parameter δ, we set δ = 1 for Office-Caltech and ImageCLEF-DA datasets and δ = 0.1 for Office-31 dataset. As for the other hyper-parameters, we set β, λ, γ and η by searching through the grid with a range of {0.0001, 0.001, 0.01, 0.1, 1, 10。
然而,我注意到在程序实现中,参数 γ 的默认值被设置为 0.5,并不在您所描述的搜索范围内。
我非常好奇为什么您选择将参数 γ 的默认值设置为 0.5,而不将其包含在您描述的搜索范围内。这一选择是否基于进一步的参数优化或其他考虑?
我非常感谢您能分享您的想法和决策背后的原因。对于我理解您的研究工作将大有裨益。期待您的回复。
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