【摘 要】
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在深度学习领域,传统监督学习基于训练集（源域）和测试集（目标域）满足独立同分布的假设。然而,当训练集和测试集不服从同一分布时,简单使用训练集训练出来的深度学习模型,在测试集上往往表现不佳。深度迁移学习的出现,就是为了解决源域和目标域联合概率分布不一致的问题。深度迁移学习方法在减少深度网络模型在源域上的训练误差的同时,尽可能地缩小源域和目标域之间的分布差异,使得预测模型在目标域上也有比较好的泛化能力
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在深度学习领域,传统监督学习基于训练集（源域）和测试集（目标域）满足独立同分布的假设。然而,当训练集和测试集不服从同一分布时,简单使用训练集训练出来的深度学习模型,在测试集上往往表现不佳。深度迁移学习的出现,就是为了解决源域和目标域联合概率分布不一致的问题。深度迁移学习方法在减少深度网络模型在源域上的训练误差的同时,尽可能地缩小源域和目标域之间的分布差异,使得预测模型在目标域上也有比较好的泛化能力。从对齐的概率分布类型的角度来看,现有的深度迁移学习方法主要是对齐边缘分布、或类条件分布,并没有直接对齐源域和目标域的特征与标签之间的联合概率分布。因此,本文的主要研究工作是解决深度自适应网络中的联合分布对齐问题。基于深度网络中源域和目标域的特征与标签之间的联合分布不一致的问题,本文使用扩展的最大均值差异（Extended Maximum Mean Discrepancy,EMMD）来度量两域之间的联合分布差异,提出联合分布对齐网络（Joint Distribution Alignment Network,JDAN）。JDAN在最小化源域的训练误差的同时,通过减小源域与目标域之间的EMMD损失来缩小两个域之间的联合分布差异。大量无监督和半监督深度迁移实验上的结果验证了本文提出的JDAN模型的有效性。本文提出的JDAN模型在多数迁移任务中均取得了当前最高的平均分类准确率。分布差异分析和t-SNE特征可视化分析也验证了JDAN实现了特征与标签的联合分布对齐。
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