迁移学习--联合分布适配（JDA） - 知乎专栏
而在联合分布自适应 (JDA)中，条件分布是可以不一致的，即在源数据和目标数据的边缘分布和条件分布差异都很大的情况下，预测目标数据的输出 Y_T ，JDA原文中如此表述其要解决的问题：
《小王爱迁移》系列之二：联合分布适配 (JDA)方法简介 - 知乎
联合分布适配方法（joint distribution adaptation,JDA）解决的也是迁移学习中一类很大的问题： domain adaptation。 关于domain adaptation的介绍可以看我之前的 介绍。 简单概括就是，如 …
迁移学习—— Transfer Feature Learning with Joint ... - CSDN博客
我们提出了一种新的转移学习解决方案，称为 联合分布适应 （JDA），以在主降维过程中联合适应边缘分布和条件分布。 具体而言，我们扩展了 非参数最大均值差 （MMD）来测量边际分布 …
JDA aims to simultaneously adapt both marginal and conditional distri-butions in a principled dimensionality reduction procedure. Extensive experiments show that JDA is effective and ro …
Transfer Feature Learning with Joint Distribution Adaptation
2019年4月11日 · 在本文中，我们提出了一种新的迁移学习方法，称为Joint Distribution Adaptation联合分布适配 (JDA)。 具体地说，JDA的目标是在一个有原则的降维过程中，联合 …
Joint Distribution Adaptation (JDA) - 知乎
JDA方法首次发表于2013年的ICCV（计算机视觉领域顶会，与CVPR类似），它的作者是清华大学的博士生（现为清华大学助理教授） 龙明盛。 联合分布适配方法（joint distribution …
迁移学习-JDA | citisy的炼丹房
2022年5月28日 · 基于numpy的实现代码 传送门 联合分布适配方法 （Joint Distribution Adaptation， JDA）是一种基于 特征 的迁移学习模型 算法名字中的”联合“并非一个表示概率学 …
【迁移学习】JDA（Joint Distribution adaptation ）小结
JDA（Joint Distribution adaptation ）一种联合分布自适应的方法。 迁移学习 是一门利用源域知识来提升目标域知识的学科（这里说的比较笼统），JDA是一种即考虑两个域之间的边缘分布（ …
想问下传统的迁移学习方法比如BDA，JDA等应用于像Lasso这样的 …
首先应该定义清楚问题，是哪一类迁移学习问题，BDA, JDA 是解决的convariate shift问题，其重要假设是即 P (X)和P (Y)不相同，但 P (Y|X)相同，在图像分类问题上比较常见。
Code for discriminative joint probability MMD (DJP-MMD) - GitHub
We verified its performance by embedding it to a joint probability domain adaptation (JPDA) framework. The figure below shows the difference between the DJP-MMD and joint MMD. …