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一种基于高阶矩匹配的具有类别感知优化输运方法用于无监督领域适应
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种新的无监督领域自适应方法，通过类感知最优输运（OT）解决了数据和标签偏移问题。使用深度神经网络制定输运概率和成本函数，并最小化类感知高阶矩匹配（HMM）来对齐类区域。实验证明该方法优于现有基准线。
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关键要点
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该研究提出了一种新的无监督领域自适应方法，称为类感知最优输运（OT）。
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类感知OT用于测量标记源领域的分布与源和目标数据分布的混合之间的OT距离。
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该方法通过优化成本函数，解决了数据和标签偏移问题。
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使用深度神经网络制定输运概率和成本函数，以高效处理类感知OT问题。
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提出了最小化类感知高阶矩匹配（HMM）的方法来对齐源领域和目标领域的类区域。
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大量实验证明该方法优于现有的最先进基准线。
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