【摘 要】
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无监督域适应(Unsupervised Domain Adaptation,UDA)是一类新兴的机器学习范式,其通过对源域知识在无标记目标域上的迁移利用,来促进目标域模型的训练。为建模源域与目标域之
【机 构】
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南京信息工程大学计算机与软件学院,中国科学院自动化所模式识别国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61702273),江苏省自然科学基金(BK20170956),江苏省高校自然科学研究面上项目(17KJB520022),中国科学院模式识别国家重点实验室开放课题(202000007),模式分析与机器智能工信部重点实验室开放课题(NJ2019010)
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无监督域适应(Unsupervised Domain Adaptation,UDA)是一类新兴的机器学习范式,其通过对源域知识在无标记目标域上的迁移利用,来促进目标域模型的训练。为建模源域与目标域之间的域分布差异,最大均值差异(Maximum Mean Discrepancy,MMD)建模被广泛应用,其对UDA的性能提升起到了有效的促进作用。然而,这些方法通常忽视了领域之间对应类规模与类分布等结构信息,因为目标域与源域的数据类规模与数据分布通常并非一致。为此,文中提出了一种基于跨域类和数据样本双重加权的无
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