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文档摘要

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基于随机特征方法降低计算与通信复杂度的领域自适应研究

一、引言

随着大数据时代的到来，机器学习和深度学习在各个领域得到了广泛的应用。然而，领域自适应问题在这些应用中仍然是一个重要的挑战。领域自适应旨在将一个领域的知识迁移到另一个相关但不同的领域，以改善目标领域的性能。在这个过程中，计算和通信复杂度常常成为限制其实用性的关键因素。本文提出了一种基于随机特征方法的领域自适应研究，旨在降低计算和通信复杂度。

二、问题描述

在传统的领域自适应方法中，往往需要大量的计算资源和通信资源。特别是在处理大规模数据集时，计算和通信复杂度急剧增加，导致训练时间和成本增加。为了解决这个问题，我们提出了基于随机特征方