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面向异构领域自适应的联合信息保持算法
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2021-04-12
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异构领域自适应（HDA）的主要目的是借助源域的知识，辅助处于不同特征空间中目标域的数据进行建模。异构领域自适应一个核心的问题是如何在领堿适配过程中有效保持原始数据的信息，减少因为特征变换导致的信息损失，提出了一个联合信息保持算法（JP）来解决上述问题。所提算法通过两方面来保持原始数据的信息：一方面，在异构领域自适应场景中，两个领域之间通常存在大量配对样本，所提算法通过最大化配对样本之间的相关性来保持这种配对信息。另一方面，所提算法优化了结构信息保持策略，同时保持了原始数据的局部结构信息和全局结构信息。最终，将联合信息保持和分布匹配整合在一起，从而实现异构领域自适应。实验结果表明，所提算法较之于先进的异构领域自适应算法有明显优势。
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