【摘 要】
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迁移学习旨在利用源域中带标签的数据对目标域中无标签的数据进行分类,而目标域中的标记样本经常不足以训练出一个较好的模型。大多数迁移学习的算法都基于这样一个假设:源域和目标域享有相同的样本空间。然而,在实际应用中,源域中的数据张成的特征空间可能与目标域中数据张成的特征空间不同。在这种情况下,我们可以根据源域和目标域随机变量之间的相关系数来衡量它们的接近程度。对此,本文提出了一个基于典型相关分析和谱图理
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迁移学习旨在利用源域中带标签的数据对目标域中无标签的数据进行分类,而目标域中的标记样本经常不足以训练出一个较好的模型。大多数迁移学习的算法都基于这样一个假设:源域和目标域享有相同的样本空间。然而,在实际应用中,源域中的数据张成的特征空间可能与目标域中数据张成的特征空间不同。在这种情况下,我们可以根据源域和目标域随机变量之间的相关系数来衡量它们的接近程度。对此,本文提出了一个基于典型相关分析和谱图理论的半监督域适应模型,其能有效对齐源域和目标域的特征空间。我们可以根据该模型得到一个潜在的低维空间,这个模型最大化源域和目标域随机变量之间的相关性同时能够保持两个域中数据的谱结构。这个模型可以写成MAXBET问题的形式,其约束为Stiefel流形的乘积。我们设计了交替迭代框架求解MAXBET问题并且对于迭代涉及的子问题(Procrustes问题),我们提出了SCF迭代求解。此外,我们还对该算法的收敛性进行了分析并结合子空间加速的方法对单纯SCF迭代进行改进,提出了SCFRTR算法。在4个公开数据集上的数值实验表明:我们提出的模型性能优于许多最新的迁移学习方法并且相比传统的黎曼信赖域方法(RTR),提出的SCFRTR算法在程序运行时间上有很大的优势且有相对较高的分类准确率。
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