经典机器学习算法假设训练数据和测试数据具有相同的输入特征空间和相同的数据分布。在诸多现实问题中,这一假设往往不能满足,导致经典机器学习算法失效。领域自适应是一种新的学习范式,其关键技术在于通过学习新的特征表达来对齐源域和目标域的数据分布,使得在有标签源域训练的模型可以直接迁移到没有标签的目标域上,同时不会引起性能的明显损失。本文介绍领域自适应的定义,分类和代表性算法,重点讨论基于度量学习的领域自适应算法和基于对抗学习的领域自适应算法。最后,分析领域自适应的典型应用和存在挑战,明确领域自适应的发展趋势,并提出未来可能的研究方向。

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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。

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