遷移學習——Domain Adaptation
Domain Adaptation 在經典的機器學習問題中，我們往往假設訓練集和測試集分佈一致，在訓練集上訓練模型，在測試集上測試。然而在實際問題中，測試場景往往非可控，測試集和訓練集分佈有很大差異，這時候就會出現所謂過擬合問題：模型在測試集上效果不理想。 以人臉識別爲例，如果用東方人人臉數據訓練，用於識別西方人，相比東方人識別性能會明顯下降。 當訓練集和測試集分佈不一致的情況下，通過在訓練數據上
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