基本信息

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文档摘要

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域适应下迁移学习算法的深度剖析与创新应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在机器学习的发展进程中，数据分布的多样性和复杂性始终是制约模型泛化能力与应用范围拓展的关键因素。传统机器学习方法通常假定训练数据与测试数据源自相同的数据分布，只有在此前提下，模型在训练集上学习到的模式和规律才能有效应用于测试集，进而实现准确的预测与分类。但在实际应用场景中，这一假设往往难以满足。例如，在计算机视觉领域，不同拍摄设备、环境条件下获取的图像数据，其颜色、亮度、分辨率以及物体的姿态、遮挡情况等都可能存在显著差异，导致数据分布发生变化；在自然语言处理任务里，不同领域、体裁、语言风格的文本，词汇的使用频率、语义