基于多核学习算法的潜在域无监督域自适应
来源：计算机应用与软件杂志2025年第2期北京时间：
作者：姜磊, 章小卫
摘要：为了提升无监督域自适应性能，提出一种基于多核学习算法的潜在域无监督域自适应方法。提出三个潜在域发现准则：单个潜在目标域中数据紧致性和显著性的最大化，以及潜在目标域到源域的总散度最小化。将学习到的潜在特征空间上的投影源域数据视为源域的不同视图，缩小源域和特定潜在目标域之间的差异。在不同的视觉识别任务上的实验结果表明，该算法具有更好的分类精度与鲁棒性
关键词：无监督, 域自适应, 多核学习, 潜在域
