【摘 要】
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针对传统机器学习要求训练样本和测试样本具有相同分布的假设在实际应用中难以满足的问题，进行了迁移学习的研究。当源域与目标域的相关性较小时，粗暴式地强制性迁移不仅不能促
【机 构】
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电子工程学院,安徽省电子制约技术重点实验室
【基金项目】
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国家“863”计划资助项目;安徽省自然科学基金资助项目(1308085QF99,1408085MKL46)
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针对传统机器学习要求训练样本和测试样本具有相同分布的假设在实际应用中难以满足的问题，进行了迁移学习的研究。当源域与目标域的相关性较小时，粗暴式地强制性迁移不仅不能促进目标域学习，甚至会降低学习性能，即出现“负迁移”问题。为此，提出了一种基于多重相似性的多源域迁移学习方法。该方法首先从“域-域”和“样本-域”两个层面来更加准确地衡量目标域与多个源域的相关性，然后根据目标域分类器与相关源域分类器对目标域无标记样本具有相似决策值的平滑性流形假设，实现源域知识向目标域迁移的目的。在公共数据集上的实验结果表明所提出
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