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異構(gòu)領(lǐng)域自適應(yīng)（HDA）的主要目的是借助源域的知識(shí)，輔助處于不同特征空間中目標(biāo)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模。異構(gòu)領(lǐng)域自適應(yīng)一個(gè)核心的問(wèn)題是如何在領(lǐng)堿適配過(guò)程中有效保持原始數(shù)據(jù)的信息，減少因?yàn)樘卣髯儞Q導(dǎo)致的信息損失，提出了一個(gè)聯(lián)合信息保持算法（JP）來(lái)解決上述問(wèn)題。所提算法通過(guò)兩方面來(lái)保持原始數(shù)據(jù)的信息：一方面，在異構(gòu)領(lǐng)域自適應(yīng)場(chǎng)景中，兩個(gè)領(lǐng)域之間通常存在大量配對(duì)樣本，所提算法通過(guò)最大化配對(duì)樣本之間的相關(guān)性來(lái)保持這種配對(duì)信息。另一方面，所提算法優(yōu)化了結(jié)構(gòu)信息保持策略，同時(shí)保持了原始數(shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)信息和全局結(jié)構(gòu)信息。最終，將聯(lián)合信息保持和分布匹配整合在一起，從而實(shí)現(xiàn)異構(gòu)領(lǐng)域自適應(yīng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提算法較之于先進(jìn)的異構(gòu)領(lǐng)域自適應(yīng)算法有明顯優(yōu)勢(shì)。
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