【摘 要】
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无监督域适应(unsupervised domain adaptation,UDA)针对的是源域有标记而目标域无标记的学习问题,其目的是利用从标记大样本源域中所学“知识”来促进无标记小样本目标域的
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金Nos.61672281,61472186~~
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无监督域适应(unsupervised domain adaptation,UDA)针对的是源域有标记而目标域无标记的学习问题,其目的是利用从标记大样本源域中所学“知识”来促进无标记小样本目标域的学习性能。但现实中也往往存在样本无标记的源域,形成了所谓的完全无监督域适应。该问题给域适应学习带来了严峻的挑战。受先前提出的软大间隔聚类学习(soft large margin clustering,SLMC)启发,提出了一种参数迁移方法——参数字典稀疏表示的完全无监督的域适应方法(wholeUDA,WUDA)。
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