遷移學習之MMD距離

MMD（最大均值差異） 最大均值差異算法是用來衡量兩個樣本是否是來自同分布。在遷移學習中，MMD作爲一種常用的度量準則，衡量源域和目標域之間的相似性。MMD用來計算源域和目標域投影后的均值差異。 MMD的推導過程如下: MMD算法作爲一種度量準則，常應用於TCA（遷移成分分析）算法，JDA等。

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