多源域适应方法综述

域适应是解决源域样本和目标域样本不满足独立同分布问题的迁移学习范式，是当下研究的重点方法。然而实际情况下获取源域样本的渠道和方法并不唯一，这会导致源域中存在多种不同分布的样本。多源域适应方法是解决源域样本分布多样性问题的有效途径，其主要研究各源域分布间的关系和与目标域分布对齐的策略，进一步减轻各域之间的域偏移，具有实用意义和挑战价值。随着深度学习技术的不断进步，多源域适应方法主要使用深度神经网络提取各域的域不变特征作为分布对齐的依据，结合使用度量准则衡量分布差异或者利用对抗思想对齐域间分布。经过理论证明和实验验证，多源域适应方法训练的模型比单源域方法训练的模型具有更好的泛化性能，更符合现实需求。通过介绍多源域适应的研究现状和相关概念，对现有算法进行总结和综述，按照迁移方式不同对多源域适应方法进行分类，进一步分析多源域适应方法性能的实验结果，阐述其存在的不足和缺点，并对多源域适应领域的发展和趋势进行预测。