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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。
ITportrait: Image-Text Coupled 3D Portrait Domain Adaptation
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Towards Realizing the Value of Labeled Target Samples: a Two-Stage Approach for Semi-Supervised Domain Adaptation
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Graph-Relational Domain Adaptation
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SCoDA: Domain Adaptive Shape Completion for Real Scans
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CHATTY: Coupled Holistic Adversarial Transport Terms with Yield for Unsupervised Domain Adaptation
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Attention-based Domain Adaptation Forecasting of Streamflow in Data-Sparse Regions
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Heterogeneous Domain Adaptation with Positive and Unlabeled Data
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Spectral Transfer Guided Active Domain Adaptation For Thermal Imagery
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ITportrait: Image-Text Coupled 3D Portrait Domain Adaptation
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DATE: Domain Adaptive Product Seeker for E-commerce
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Assessing Domain Gap for Continual Domain Adaptation in Object Detection
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Algorithm-Dependent Bounds for Representation Learning of Multi-Source Domain Adaptation
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Zero-shot domain adaptation of anomalous samples for semi-supervised anomaly detection
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Deep domain adaptation for polyphonic melody extraction
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Provably Uncertainty-Guided Universal Domain Adaptation
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参考链接
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