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Multi-PromptAlignmentforMulti-SourceUnsupervisedDomainAdaptationNeurlIPS2023摘要大多数现有的无监督域适应(UDA)方法依赖于共享网络来提取领域不变特征。无论如何，当面对多个源域时，优化这样的网络涉及更新整个网络的参数，这样既昂贵又有挑战性，特别是与最小最大

基于深度学习的领域自适应（DomainAdaptation）是机器学习中用于解决跨域差异问题的一种方法。当训练数据和测试数据来自不同的分布时，直接应用传统深度学习模型可能会导致性能下降。领域自适应技术通过缩小源域（训练数据域）和目标域（测试数据域）之间的分布差异，来提升模型在新域中的性

1Introduction最近的研究发现，DNNs倾向于以与人类不同的方式学习决策规则[17,21,16]。例如，在基于ImageNet的图像分类任务中，卷积神经网络（CNNs）倾向于学习局部纹理以区分对象，而我们人类则可能使用全局对象形状的知识作为线索。DNNs学到的特征可能只属于特定的领域，对其他领域不具

Abstract联合训练和测特征会影响目标域的预测，因为学习的嵌入被包含偏差信息的源域所主导。于是我们提出了异构跨域推荐的预训练和微调图。我们设计了一个新的跨域推荐的预训练图神经网络（PCRec），它采用了一个图编码器的对比自监督预训练，然后我们转移预先训练好的图编码器来初始化目

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MCTL流行准则引导的迁移学习原理：通过源域和目标域的投影矩阵P寻找投影的公共子空间，在子空间中，利用源域数据和流行准则求解生成矩阵Z，利用源域数据生成一个中间域数据（以无监督的方式求解与源域数据具有相似分布的生成数据），并希望保持真实目标域数据与生成域数据之间的内在结构和分

AD域迁移实施架构现有AD架构整合后AD架构AD迁移整合实施概述 1、保留现有的林根域，域名contoso.com保留不变; 2、保留现有dev.contoso.com子域不变；3、将opr.contoso.com子

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摘要现在的对抗学习的域自适应，存在两个问题没有考虑任务特异性的决策边界。所以训练好的生成器可能会在类边界生成模糊的特征因为每个域有各自的特点，所以难以完全匹

摘要文章提出了一种多对抗域自适应（MADAMulti-AdversarialDomainAdaptation）方法，它能够捕捉多模式结构以基于多个域鉴别器实现不同数据的细粒度对齐。ps：其实就