基于同伴辅助学习分类器的部分域自适应方法
来源：计算机应用与软件杂志2024年第1期北京时间：
作者：邱春红，邵晓根,
摘要：为了解决传统方法忽略分类器转移场景，进一步减轻负转移，提出一种基于同伴辅助学习分类器的部分域自适应方法。提出一个软加权最大均方差来减轻源异常域和目标域之间的负迁移，使得源共享域和目标域的特征分布在特征空间中是一致的；引入一种同伴辅助学习方法，减轻特定目标学习分类器的过度拟合问题。在三个数据集上的实验结果证明该方法不仅减轻了负迁移，而且解决了分类器移位问题。
关键词：部分域自适应, 负转移, 分类器, 同伴辅助学习
