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correlation alignment
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新研究解决域适应技术中的方差减少问题 · 跟踪到2个来源
两篇新研究论文提出了减少域适应技术中方差的方法。第一篇论文“使用配对采样进行方差减小的域适应”（PSDA）引入了一种随机方差减小（SVR）技术，该技术将域内和跨域的观测值配对，以最小化梯度方差。第二篇论文“流数据域适应的在线方差减小”提出了ARROW，一种专为流数据设计的自适应SVR算法，该算法维护移动平均参考并自适应地重新加权小批量。
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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。