迁移学习——Domain Adaptation
Domain Adaptation 在经典的机器学习问题中，我们往往假设训练集和测试集分布一致，在训练集上训练模型，在测试集上测试。然而在实际问题中，测试场景往往非可控，测试集和训练集分布有很大差异，这时候就会出现所谓过拟合问题：模型在测试集上效果不理想。 以人脸识别为例，如果用东方人人脸数据训练，用于识别西方人，相比东方人识别性能会明显下降。 当训练集和测试集分布不一致的情况下，通过在训练数据上
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