研究目的
通过纳入源域中能够对目标测试实例进行良好泛化的信息来学习预测模型，同时考虑显式的转换函数形式，尤其是将源域示例映射到目标域的线性变换。
研究成果
所提出的半监督域适应框架通过整合源域信息有效学习预测模型，在合成与真实实验中展现出具有竞争力的性能。该方法能适配多种损失函数和预测问题，加之其实证成效，表明其在域适应任务中具有广泛适用潜力。
研究不足
该论文主要关注线性变换，未深入探讨非线性变换，这在源域与目标域间存在显著非线性关系的场景中可能构成局限。
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[2019年IEEE国际空间光学系统与应用会议(ICSOS) - 美国俄勒冈州波特兰市 (2019.10.14-2019.10.16)] 2019年IEEE国际空间光学系统与应用会议(ICSOS) - 基于反馈零差检测与分数符号测距的星间集成激光通信/测距链路
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[2019年IEEE国际空间光学系统与应用会议(ICSOS) - 美国俄勒冈州波特兰市 (2019.10.14-2019.10.16)] 2019年IEEE国际空间光学系统与应用会议(ICSOS) - 基于反馈零差检测与分数符号测距的星间集成激光通信/测距链路
DOI：10.1109/icsos45490.2019.8978971
出版年份：2019
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
在实际问题中，我们常遇到以下半监督领域自适应场景：我们能完全获取通常规模庞大的源数据；目标数据分布是源数据分布经过某种未知变换后的结果；同时仅有少量目标样本带有标签。目标是借助源域信息学习预测模型，使其能在目标测试样本上良好泛化。我们考虑显式的变换函数形式（尤其是将源域样本映射到目标域的线性变换），并论证通过对源域和目标域数据进行适当预处理，可行变换函数可由一组旋转矩阵表征。这自然导出了特殊正交群约束下的优化问题表述。我们提出迭代坐标下降求解器，能联合学习变换函数与模型参数，其中测地线更新确保始终满足流形约束。该框架具有足够通用性，适用于各类损失函数和预测问题。在合成数据与真实实验中的实证评估表明，本方法较前沿技术具有竞争优势。
作者：
Li Cheng，Sinno Jialin Pan
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