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原创 详解域适应

最后，使用获得的目标标签(以及可选的，标记的源和未标记的目标数据)来更新模型，从而得到分类良好的目标数据(右)。其核心思想是在源领域（source domain）和目标领域（target domain）之间，通过重新加权源领域的数据，来使源领域和目标领域的分布更加接近，从而提高在目标领域上的模型性能。主动域适应重加权算法的工作原理是通过重新加权源领域的数据，然后在重新加权的源数据上训练模型，以最小化源领域和目标领域之间的分布差异。这些技术有效减少了源域和目标域之间的差异，提升了模型在目标域的性能。