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域适应(domain adaptation)相关问题求助

已有 1297 次阅读 2020-2-6 16:00 |系统分类:论文交流| 预适应(domain, adaptation), GFK

由于自己研究的需要,最近正在关注迁移学习领域,属于还未入门的新手。有几个问题向前辈们请教。

(1)我现在研究高铁司机驾驶疲劳识别问题:源域的所有数据都包含特征和标,目标域数据只有特征而没有标签,两个域上数据的特征分布规律可能不相同。其中这里的标签不是离散的类别,而是连续取值的指标。不知道该问题是否属于域适应(或者域适配,domain adaptation)?就我所了解,迁移学习领域中的标签一般都是离散的几个类别,而不是连续的。关键地,unsupervised domain adaptation的方法(例如GFK)是否能应用,或者其他哪些方法可以解决我的问题。

(2)另外一个问题是关于GFK方法。在GFK的经典文章Geodesic Flow Kernel for Unsupervised Domain Adaptation,根据公式(5)计算公式(4)之后,下一步该如何办?或者能否告知GFK解决域适应问题的完整步骤。

期待前辈们的解惑。谢谢。




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