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【摘 要】
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领域自适应方法旨在利用丰富的源域知识来帮助目标域任务的学习。与传统的机器学习假设不同,域自适应学习中存在的两个数据域:源域和目标域,分别遵循相近但不完全相同的分布。领域自适应中通常存在三种学习方法:(1)样本自适应方法,(2)特征自适应方法,(3)模型自适应方法。本文分别针对前两种方法进行探索并研究了提升分类模型效果的改进方案,研究方案主要包括以下的两个内容:首先,针对特征自适应方法,在常见的利用
【出 处】
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南京邮电大学
【发表日期】
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2020年02期
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