自适应元域迁移学习（AMDTL）：一种人工智能知识迁移的新方法

Michele Laurelli

自适应元域迁移学习（AMDTL）：一种人工智能知识迁移的新方法

机器学习 2024-09-12 v1 人工智能

作者: Michele Laurelli

摘要

本文提出自适应元域迁移学习（AMDTL），一种结合元学习原理与领域自适应以增强人工智能模型在多样未知领域间可迁移性的新方法。AMDTL旨在通过一个强调泛化与领域特化的混合框架，解决迁移学习的主要挑战，如领域错位、负迁移和灾难性遗忘。该框架整合了在多样化任务分布上训练的元学习器、用于对齐领域特征分布的对抗训练技术，以及基于上下文领域嵌入的动态特征调节机制。在基准数据集上的实验结果表明，AMDTL在准确性、适应效率和鲁棒性方面优于现有迁移学习方法。本研究为AMDTL在各领域的应用提供了坚实的理论与实践基础，为开发更具适应性和包容性的人工智能系统开辟了新视角。

关键词

meta-learning domain adaptation transfer learning adversarial training feature alignment catastrophic forgetting

引用

@article{arxiv.2409.06800,
  title  = {Adaptive Meta-Domain Transfer Learning (AMDTL): A Novel Approach for Knowledge Transfer in AI},
  author = {Michele Laurelli},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2409.06800},
  year   = {2024}
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自适应元域迁移学习（AMDTL）：一种人工智能知识迁移的新方法

摘要

关键词

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