论文分享：异构域适应TIT

目录 0 题目 1 背景 2 问题 3 现状与GAP 3.1 现有研究 3.2 GAP 4 难点 5 创新点 6 内容 6.1 广义分布匹配 6.2 广义知识迁移 6.3 正则化 7 验证 8 总结 0 题目 1 背景 大数据——>数据标记是先决条件，但是很难 域适应可以处理有标签源域，和无标签目标域的知识迁移 2 问题 如何用基于域适应的机器学习模型实现无标签数据的迁移？ 3 现状与GAP 3.

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