基于特征的迁移学习方法预测未来托卡马克反应堆的干扰

本文介绍了一种无监督领域自适应方法——CORAL，通过对齐二阶统计信息来最小化领域偏移，不需要目标标签。与子空间流形方法相比，CORAL更为简单，还扩展到了非线性转换对齐深度神经网络中的层激活的相关性。在标准基准数据集上取得了最新的性能，最终获得了Deep CORAL方法。