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无监督迁移学习
资料介绍
一、概述
无监督迁移学习是迁移学习的重要分支，旨在利用源域（Source Domain）中大量的无标签数据和目标域（Target Domain）中的少量或无标签数据，实现知识从源域到目标域的迁移，从而提升目标域任务的学习性能。与监督迁移学习相比，无监督迁移学习更符合实际应用场景，因为在许多领域中，获取有标签数据的成本较高，而无标签数据则相对容易获取。
二、核心概念
（一）域（Domain）
一个域通常由特征空间 和边缘概率分布 组成，记为 。如果源域 和目标域 满足 或 ，则称两个域不同。
（二）任务（Task）
任务由标签空间 和目标预测函数 组成，记为 。目标预测函数 可以通过条件概率分布 来表示。当源任务 和目标任务 满足 或 时，两个任务不同。
（三）迁移学习定义
给定源域 和源任务 ，目标域 和目标任务 ，迁移学习的目标是利用 和 中的知识，帮助提升目标域任务 的学习性能，其中 或 。
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| 1773547563无监督迁移学习.docx | 16K |
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