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连续化测试时间域自适应通过动态样本选择
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种新的无监督域自适应方法，通过优化误差界的三个项，搜索共享特征子空间，降低数据分布差异并增加类间距离，有效学习目标数据的预测器。同时，考虑了数据异常值的影响以避免负面知识迁移。实验验证了该方法的有效性和优越性。
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关键要点
- 提出了一种新颖的无监督域自适应方法。
- 通过优化误差界的三个项来降低数据分布差异。
- 迭代搜索共享特征子空间以增加类间距离。
- 有效学习目标数据的预测器。
- 考虑数据异常值的影响以避免负面知识迁移。
- 实验和分析验证了该方法的有效性和优越性。
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