聲稱對抗網路的末路

  最後發給老師了：老師對不起，這個方法我做不到！

  王老師，關於“基於對抗網路的域適應”這個方向的學習，近期的進度想向您彙報，並就後面的工作希望和您討論。
  雖然想繼續撐著再學習一段時間，看是否能繼師兄們的工作之後有進一步的進展，但從目前的學習效果來看，確實成果寥寥，同時後繼無力。
  自上次組會就相關對抗模型思路進行溝通後，意識到自己一開始關注生成對抗網路的“生成”部分確實是有駁主題，重點應該關注在“對抗”的相關思想上。隨後您發給我的論文，我也有仔細翻閱，也利用相關關鍵詞如“對抗網路”“域適應”“遷移學習”等檢索近年文獻來查閱。
  但就目前的學習，文獻內容涉及到的過多不同的GAN、計算機視覺、理論等內容我完全無法消化理解。即便增加了學習時間，但也是杯水車薪。綜合我目前的能力和精力，以及現在也已經研一下學期，我覺得目前這個課題大大超出了我當前的水平。
  我在這個階段也學習了深度學習的一些知識，但自身基礎確實薄弱，在這裡讓您失望了。因此想與您商量一下我的下一步安排。

後續溝通

  和王老師溝通以後，老師自己也認可，他自己給我定的課題確實有點超出我的現在的水平。但他還是希望我能就此方向進一步學習。但我這一次很堅定，因為通過近期的學習，我真的！真的！真的！發現這個方法對於目前的我來說學習成本還是太大了，所以最後還是推脫了。最後老師和我討論，讓我繼續“建築物變化檢測”這個方向，但是暫時不考慮“生成對抗網路”這個方法了。但是他還是在一直的說“對抗”思想，嗚嗚嗚。
  其實一開始老師有問我，如果不做這個的話，我目前有什麼想法。我其實自己也有一些思考的。以前也說過，我自己不是一個開拓的人。守成尚可。所以結合我們實驗室當前的主流：建築物、水質、農作物，但因為農作物方向我導師好像接觸的並不是很多，又因為建築物方面已經有人在做了，所以我原本是想和我的大師兄和二師兄一樣做水質反演的，但是老師最後還是讓我換個方法，但還是在建築物變化檢測上這個方向上。因為另一個做建築物的同學，做的不是建築物變化檢測而是建築物識別。
  同時因為實驗室有師兄做過變化檢測方向上的相關研究，讓我畏難情緒也稍稍減少了一點。那個師兄用的是什麼雙支網路，我暫時還是一點都沒有接觸到吶，唉。

只能說，加油吧我。