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摘要:信息时代产生的大量数据使机器学习技术成功地应用于许多领域. 大多数机器学习技术需要满足训练集与测试集独立同分布的假设, 但在实际应用中这个假设很难满足. 域适应是一种在训练集和测试集不满足独立同分布条件下的机器学习技术. 一般情况下的域适应只适用于源域目标域特征空间与标签空间都相同的情况, 然而实际上这个条件很难满足. 为了增强域适应技术的适用性, 复杂情况下的域适应逐渐成为研究热点, 其中标签空间不一致和复杂目标域情况下的域适应技术是近年来的新兴方向. 随着深度学习技术的崛起, 深度域适应已经成为域适应研究领域中的主流方法. 本文对一般情况与复杂情况下的深度域适应的研究进展进行综述, 对其缺点进行总结, 并对其未来的发展趋势进行预测. 首先对迁移学习相关概念进行介绍, 然后分别对一般情况与复杂情况下的域适应、域适应技术的应用以及域适应方法性能的实验结果进行综述, 最后对域适应领域的未来发展趋势进行展望并对全文内容进行总结.

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《深度域适应综述: 一般情况与复杂情况》

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文件号：049329

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