模型参数自适应迁移的多源域适应

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在新领域中,常常存在样本不充分或标记不足的问题。针对此问题,人们提出了域适应,该方法利用相关领域(源域)的知识来提高当前领域(目标域)学习性能。单个源域的知识往往不充分且类别完全相同的多个源域难以满足,同时域之间存在漂移问题。而现有的多源域适应模型难以解决类别不完全一致的问题,因此给多源域适应带来了较大的挑战。为此提出了一种基于模型参数自适应迁移的方法(Adaptive Transfer for ModelParameter,ATMP),通过对每个源域的模型参数进行私有和公有模型参数字典学习,同时将多个源
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