多源和测试时间的多变量信号领域自适应：利用时空蒙特对齐方法

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基于最优传输的空时蒙特对齐 (STMA) 方法用于减轻硬件设备或会话录制等不同可变性的机器学习应用中的领域适应问题，实现了将多变量信号的交叉功率谱密度映射到源域的 Wasserstein 重心 (多源 DA)，可以通过滤波对新领域进行预测，无需对源数据进行重新训练 (测试时间 DA)，并展开了该方法的两种特殊情况、映射估计的非渐近浓度界限以及理论保证，实验结果表明 STMA...

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