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同構遷移學習理論和算法研究進展
李茂瑩; 楊柳; 胡清華 天津大學智能與計算學部; 天津300350
- 同構遷移學習
- 機器學習
- 領域適應
摘要：遷移學習的目的是解決目標領域中訓練樣本不足的學習問題,可以把一些在其他相關的源領域中獲得的知識,遷移到目標領域中.它放寬了傳統機器學習中的兩個基本假設:用于學習的訓練樣本與新的測試樣本滿足獨立同分布的條件;必須有足夠可利用的訓練樣本才能學習得到一個較好的分類模型.按照源領域和目標領域的特征空間是否相同可劃分為同構遷移學習和異構遷移學習.本文主要針對同構遷移學習的相關研究進展進行了綜述,從理論、算法、應用方面介紹了在該領域所做的研究工作,并指出了同構遷移學習未來可能的研究方向.
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