移学习中的领域自适应方法

资 源 简 介

移学习中的领域自适应方法

详 情 说 明

迁移学习中的领域自适应方法致力于解决源领域和目标领域数据分布不一致的问题。其核心思想是通过各种技术手段缩小两个领域间的差异，从而提升模型在目标领域的泛化性能。常见的领域自适应方法可分为三大类：

基于特征对齐的方法通过将源域和目标域的特征映射到共享的子空间，减少两者之间的分布差异。这类方法通常采用最大均值差异(MMD)或相关对齐(CORAL)等度量方式，在特征空间进行显式的分布匹配。

基于对抗训练的方法借鉴了生成对抗网络的思想，通过领域判别器和特征提取器之间的对抗博弈，促使模型学习到领域不变的特征表示。这类方法能够实现隐式的分布对齐，但对训练过程的稳定性要求较高。

基于自训练的方法利用模型在目标域的预测结果生成伪标签，通过迭代训练逐步提高模型的适应能力。这类方法的关键在于设计可靠的伪标签筛选机制，避免错误标签的累积放大。

在实际应用中，这些方法可以组合使用，例如同时进行特征分布对齐和模型参数自适应。领域自适应效果的好坏往往取决于领域间差异的性质和程度，以及选用方法对特定场景的适用性。