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研究：留出轴承协议下域适应在振动传感器上失效
研究在留出轴承协议下重新审视滚动轴承故障诊断任务，发现仅源域迁移在转速变化时仅达 0.36，远低于目标监督上限 0.97。将计算阶次跟踪视为受控表示变换后，傅里叶神经算子将源域迁移提升至 0.61，而匹配特征维度的卷积网络仍接近随机。结果表明输入表示而非对齐方法决定域适应是否有效。
arXiv cs.LG34 天前
#域适应
共 8 篇相关资讯，按重要度与时间排序，每 3 小时更新。
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动态神经最优传输框架实现目标子集对齐
论文研究源分布与目标分布中仅部分子集相关时的最优传输问题，提出用两个神经网络参数化时间相关势函数与插值路径的动态神经最优传输框架，可在目标支撑集内学习终端分布。方法在正-未标注学习、非配对域翻译与轨迹推断任务上验证有效。
arXiv cs.LG13 天前
★ 2
马尔可夫过程间条件流匹配传输
论文研究马尔可夫过程轨迹之间的传输问题，提出基于流匹配的算法学习源到目标轨迹分布的传输映射，同时保持马尔可夫结构。作者证明其在总体极限下的一致性，并在混合时间假设下推导有限样本误差界，同时给出下界证明混合时间相关的样本复杂度不可避免。在 THINGS-EEG2 脑电图像检索任务上，该方法将 top…
arXiv cs.LG26 天前
★ 2
面向可行 Gromov-Wasserstein 学习的自适应 Bregman 交替投影
论文针对 Gromov-Wasserstein 问题中固定惩罚松弛导致持续可行性缺口的问题，提出自适应 KL-BAPG 方法，结合固定惩罚预热与受保护的递增惩罚阶段。作者证明回溯有限终止、可行性缺口渐近消失，并给出最优迭代的 O(1/log N) 界与平稳累积点存在性。实验显示该方法在保持精度与目…
arXiv cs.LG27 天前
★ 2
基于流匹配的通用 Wasserstein 重心近似
论文提出 BaryFM，用流匹配模型将边缘测度输运到 Wasserstein 单纯形上的任意重心，实现「通用重心近似」。训练后可通过常微分方程从任意重心采样。在域适应、泛化、贝叶斯后验聚合与算法公平性四类任务上验证，在 10 个域适应基准的 15 种方法中平均排名最优。
arXiv cs.LG32 天前
★ 2
模型无关在线证书校准应对时序分布漂移
该论文针对时间序列在协变量漂移、概念漂移和时间依赖下的分布外泛化问题，提出一种模型无关的在线鞅 PAC-贝叶斯框架，能在时间依赖与分布漂移下给出有限样本证书。方法将证书作为在线校准的替代正则项，在固定预测骨干上训练门控残差贝叶斯头，采用先预测后更新的协议。在卷积、注意力及大语言模型预测器上的实验显…
arXiv cs.LG34 天前
★ 2
图域适应不止于表示学习
研究指出图域适应（GDA）现有方法依赖单一图传播路径进行目标预测，可能未充分利用目标域中的预测证据。作者提出 EviGDA 框架，在图感知专家之外补充一个不依赖图传播与目标对齐的无图局部专家，两者独立优化、仅在推理时以任务级常数概率混合。在 10 个数据集、16 个迁移任务上，EviGDA 超越现…
arXiv cs.LG40 天前
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FlowGDA 框架发布：用流匹配实现渐进域适应
研究者提出 FlowGDA，将渐进域适应建模为表示空间中统计流形上的连续传输。该方法学习时间相关速度场生成平滑域轨迹，采用无模拟回归目标替代对抗训练，并通过源锚定传输与语义一致性损失防止语义漂移。实验显示其优于现有最先进方法。
arXiv cs.LG10 天前