【摘 要】
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在生产实际中,一个新的任务通常和已有任务存在一定的联系。迁移学习方法可以将已有数据集中的有用信息,迁移到新的任务,以减少重新建模过程中大量的时间和费用消耗。然而,由
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.61603240,No.71171184）, 上海对外经贸大学内涵建设——世界贸易组织教席建设
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在生产实际中,一个新的任务通常和已有任务存在一定的联系。迁移学习方法可以将已有数据集中的有用信息,迁移到新的任务,以减少重新建模过程中大量的时间和费用消耗。然而,由于任务之间的分布差异,在异构环境下如何避免负面迁移问题,仍未得到有效的解决。除了要衡量数据间的相似性,还需要衡量实例间的相关性,而大多数传统方法仅在一个层面进行操作。提出了基于压缩编码的迁移学习方法（TLCC）,建立了两个层面的算法模型,具体来说,在数据层面,数据间的相似性可以表示为超平面分类器的编码长度,而在实例层面,通过进一步挑选出有价值的
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