一种基于无监督张量的域对齐方法
机器学习
2026-01-27 v1 计算机视觉与模式识别
信号处理
摘要
我们提出了一种基于张量的域对齐(DA)算法，旨在通过使用对齐矩阵将源张量和目标张量对齐至一个不变子空间中。这些矩阵与子空间在斜流形上接受迭代优化，与传统的 Stiefel 流形相比，这提供了更大的灵活性与适应性。此外，为保留源张量和目标张量的方差而定义的正则化项，确保了稳健的性能。我们的框架具有通用性，能将现有的基于张量的 DA 方法作为特例进行有效推广。通过大量实验，我们证明该方法不仅提升了 DA 转换速度，还显著提高了分类准确率。这使我们的方法优于当前 SOTA 技术，成为复杂域适应任务的优选方案。
引用
@article{arxiv.2601.18564,
title = {An Unsupervised Tensor-Based Domain Alignment},
author = {Chong Hyun Lee and Kibae Lee and Hyun Hee Yim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.18564},
year = {2026}
}
备注
5 pages, 5 figures