我是靠谱客的博主 和谐猫咪，最近开发中收集的这篇文章主要介绍论文笔记 —— 《Transfer Feature Learning with Joint Distribution Adaptation》，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。
概述
论文笔记 —— 《Transfer Feature Learning with Joint Distribution Adaptation》
- Joint Distribution Adaptation联合分布适配(JDA)：降维过程中联合边缘分布和条件分布，并构造新的特征表示。
- 现有的迁移学习方法大致可以分为两类：实例重加权和特征提取，后者分为属性保存和分布适配（需要一些标记的目标数据，要么需要多个源域来进行一致学习）。
- 没有目标域的标签怎么办？通过将一些基于标记源数据训练的基分类器应用于未标记的目标数据，可以很容易地预测目标数据的伪标签。则可以匹配条件分布。
- 目标是同时最小化跨域的边缘分布和条件分布的差异。
- TCA使JDA的一个特例，c=0。
最后
以上就是和谐猫咪为你收集整理的论文笔记 —— 《Transfer Feature Learning with Joint Distribution Adaptation》的全部内容，希望文章能够帮你解决论文笔记 —— 《Transfer Feature Learning with Joint Distribution Adaptation》所遇到的程序开发问题。
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