CVPR 2019中发表了一篇题为“迁移学习:无监督领域自适应的对比适应网络（Contrastive Ada pta t ion Network for Un super vis ed Dom ain Ada pta t ion ）”的论文。这篇论文主要介绍了一种用于无监督领域自适应的对比适应网络。 迁移学习是指将从一个源领域学到的知识应用到一个目标领域的任务中。在无监督领域自适应中，源领域和目标领域的标签信息是不可用的，因此算法需要通过从源领域到目标领域的无监督样本对齐来实现知识迁移。 该论文提出的对比适应网络（Contrastive Ada pta t ion Network，CAN）的目标是通过优化源领域上的特征表示，使其能够适应目标领域的特征分布。CAN的关键思想是通过对比损失来对源领域和目标领域的特征进行匹配。 具体地说，CAN首先通过一个共享的特征提取器来提取源领域和目标领域的特征表示。然后，通过对比损失函数来测量源领域和目标领域的特征之间的差异。对比损失函数的目标是使源领域和目标领域的特征在特定的度量空间中更加接近。最后，CAN通过最小化对比损失来优化特征提取器，以使源领域的特征能够适应目标领域。 该论文还对CAN进行了实验验证。实验结果表明，与其他无监督领域自适应方法相比，CAN在多个图像分类任务上取得了更好的性能，证明了其有效性和优越性。 综上所述，这篇 CVPR 2019论文介绍了一种用于无监督领域自适应的对比适应网络，通过对源领域和目标领域的特征进行对比学习，使得源领域的特征能够适应目标领域。该方法在实验中展现了较好的性能，有望在无监督领域自适应任务中发挥重要作用。