图自适应知识转移：统一优化目标标签与特征的跨领域学习

无监督领域自适应的20字中文标题实际上探讨的是如何在无需目标领域标签的情况下，利用源领域已有的大量知识来提升未标注目标数据的学习性能。该研究关注的核心问题是跨域分布的分歧，即如何通过有效的方法弥合源域和目标域在特征空间中的差异，以提高在视觉等领域的学习效果。 在现有的领域适应方法中，通常将目标标签优化和域不变特征学习分解为独立的过程。然而，这种分离可能导致性能受限，因为这两个过程应该相互影响和协作。为了克服这一问题，作者提出了图自适应知识转移（GAKT）模型，这是一个统一的框架，旨在同时优化目标标签和无监督学习过程。GAKT模型通过结合半监督学习策略，如给目标数据点分配概率标签，以及图上的标签传播，实现了目标数据上标签的精准分配，从而减少了域间的边际和条件差异。 GAKT模型特别强调了两个关键环节：首先，通过半监督学习，模型能够适应目标数据，使其在某种程度上反映出源领域的特性；其次，标签传播策略利用源域的知识指导目标域内的预测，当源域和目标域的分布差异较小时，这种方法尤其有效。这种方法在实验中证明了其优越性，相比于现有领域自适应方法，GAKT模型在两个跨领域视觉数据集上的表现更为出色，显著提升了未标记任务的学习能力。 关键词“领域自适应”、“自适应图”和“半监督学习”突出了研究的核心内容，即如何在缺乏标签的情况下，通过图结构和半监督策略实现知识的有效转移，以适应和改进目标领域的性能。这项工作对于处理实际应用中大量无标签或少标签数据的挑战具有重要意义。