领域自适应是与机器学习和转移学习相关的领域。 当我们的目标是从源数据分布中学习在不同(但相关)的目标数据分布上的良好性能模型时,就会出现这种情况。 例如,常见垃圾邮件过滤问题的任务之一在于使模型从一个用户(源分发)适应到接收显着不同的电子邮件(目标分发)的新模型。 注意,当有多个源分发可用时,该问题被称为多源域自适应。
博客 | 代码+论文+解析 | 7种常见的迁移学习
AI研习社
8+阅读 · 2019年4月25日
IJCAI 2021 | 系统调研168篇文献,领域泛化首篇综述问世
微软研究院AI头条
0+阅读 · 2021年5月11日
极市分享|张锋 2D单人姿态估计及应用
极市平台
7+阅读 · 2018年1月22日
AI今年最大进展就是毫无进展?2019年AutoML、GAN将扛大旗
全球人工智能
18+阅读 · 2018年12月20日
已删除
CVer
1+阅读 · 2022年1月11日
NeurIPS 2019 马上要开了,如何为现场参会做准备?
AI科技评论
0+阅读 · 2019年12月6日
参考链接
微信扫码咨询专知VIP会员