半监督迁移学习-Deep Asymmetric Transfer Network for Unbalanced Domain Adaptation

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本文提出了Deep Asymmetric Transfer Network (DATN)——一个半监督迁移学习框架，专注于处理源域与目标域数据不平衡的领域自适应问题。DATN通过自编码器学习两个域的特征表示，并采用非对称迁移策略，将目标域数据映射到源域，以提升目标域的分类性能。该方法结合了非监督和监督的损失函数，利用源域的丰富标签信息，同时避免无效信息的迁移。MMD被用来确保源域和目标域的分布相似性，优化目标通过块坐标下降算法实现。

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来源：AAAI2018
本文是提出半监督迁移学习框架DATN，解决源域和目标域数据不平衡的问题，属于领域自适应中的第二种范式：将目标域映射到源域
框架的主要思想是使用源域的丰富数据和标签帮助解决目标域因数据稀少造成的性能差的问题。

主要分为两步
第一步：通过自编码器学习两个域的特征表示
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通过无监督方式学习特征表示
重构误差
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有标签数据的分类误差
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最后，结合非监督及监督的损失函数，
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第二步：非对称迁移
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（1）
学习一个映射G,将目标域的数据映射到源域。即将两个域的特征表示对齐

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（2）适配源域和目标域分类器（利用有标签数据）

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