correlation alignment

新方法通过数据重排和采样解决域适应方差问题

两篇新研究论文提出了改进无监督域适应（UDA）的新方法，通过解决训练期间差异估计的高方差问题。第一篇论文“顺序很重要：通过重排数据改进域适应”介绍了ORDERED，一种优化数据采样顺序以减少估计误差的技术。第二篇论文“方差很重要：通过分层采样改进域适应”提出了VaRDASS，一种在理论上能最小化某些差异度量的方差的分层采样方法。这两种方法都旨在提高机器学习模型应用于新的、未见过的数据分布时的性能。