8.6 归纳式迁移学习

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5.1、归纳式迁移学习
- DAN
- 部分迁移学习SAN
- 多对抗域自适应MADA

8.5 意境级讲解迁移学习

5.1、归纳式迁移学习

基于 Boosting，提出了基于实例的TrAdaBoost 迁移学习算法．当目标域中的样本被错误地分类之后，可以认为这个样本是很难分类的，因此增大这个样本的权重，在下一次的训练中这个样本所占的比重变大．如果源域中的一个样本被错误地分类了，可以认为这个样本对于目标数据是不同的，因此降低这个样本的权重，降低这个样本在分类器中所占的比重．

深度神经网络可以学习可迁移的特征，这些特征可以很好地泛化到新的任务中，从而实现域适应。然而，随着深度特征最终沿网络由一般特征向特定特征的转变，在更高的层次上特征的可迁移性显著下降，因为源数据与目标数据之间的分布差距，域差异增大。因此，减少数据集偏差和增强任务特定层的可移植性是很重要的。

为了解决迁移学习中的域适应问题，Long Mingsheng 基于 DDC( Deep Domain

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