域適應學習筆記：visual Domain Adaptation
在遷移學習中， 當源域和目標的數據分佈不一樣 ，但兩個任務相同時，這種 特殊 的遷移學習 叫作域適應 （Domain Adaptation，DA ）。由於其任務相同，因此根據上篇博客中的內容可知，域適應屬於一種直推式遷移學習。它在2006年由Daumeaume等人首次提出[1]。 1.域適應的一些基本公式 源域由充足的帶標籤數據組成，目標域由不充足的帶標籤數據或者充足的無標籤數據組成。且目標域與源
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