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。
【CVPR2022】弱监督目标定位建模为领域适应
专知会员服务
15+阅读 · 2022年3月4日
【ICLR2022-MIT】图关系域适应
专知会员服务
30+阅读 · 2022年2月9日
华东师大《无数据知识迁移》综述论文
专知会员服务
55+阅读 · 2022年1月6日
视觉识别的无监督域适应研究综述
专知会员服务
30+阅读 · 2021年12月17日
专知会员服务
29+阅读 · 2021年5月6日
领域自适应研究综述
专知会员服务
54+阅读 · 2021年5月5日
参考链接
微信扫码咨询专知VIP会员