基于類別感知與重加權的多源域自適應算法

摘要： 多源域自適應是遷移學習中的一個重要分支，類別偏移是多源域自適應領域的熱點難題之一，其本質是源域和目標域類別分布不匹配的問題。針對此問題，提出了一種基于類別感知與重加權的多源域自適應算法，該算法通過類別感知策略增強相似類別間的正向遷移；同時，引入重加權矩匹配策略，減少不同層面的分布差異；此外，利用偽標簽構建自適應權重，有效降低類別偏移的影響。在Digits-five和Office... （共9頁）

遷移學習多源域自適應類別感知矩匹配自適應加權