文件名称：论文笔记—Learning domain-shared group-sparse representation for unsupervised DA
文件大小：5.11MB
文件格式：PDF
更新时间：2023-08-11 04:57:15
迁移学习 无监督域适应（DA）
论文摘要：在无监督域适应中，一个关键的研究问题是跨域的联合分布对齐 。 但是， 直接 对齐的源和目标联合分布是不可行的， 因为目标条件分布的标签未知。结合边缘分布对齐（它是条件分布对齐的等价条件，而不是用条件分布近似估计目标标签。），提出了一种基于领域共享的群体稀疏准则——字典学习模型，用于学习具有对齐联合分布的领域共享表示。实验结果表明，该方法在方差较大的数据集上也表现良好。 我们的结果进行了定量和定性分析，并进行了参数灵敏度和收敛性分析的实验，以表明该方法的有效性。