标签:phi bar big Adaption tr Domain frac rm TCA
看TCA算法涉及的一些推导做一些整理。 背景介绍见 https://zhuanlan.zhihu.com/p/26764147
- 最大均值差异(MMD,maximum mean discrepancy), 令\(\bar x_s, \bar x_t \in \mathbb{R}^D\) 分别表示源域 和 目标域样本均值。表示成矩阵形式为
再注意, \(\|v\|_2^2 = v^T v = {\rm tr}( vv^T)\), 于是 MMD 目标函数转化为
\[\|\bar\phi(x_s) - \bar \phi(x_t)\|_2^2 = {\rm tr}\big( \phi(X) M \phi(X)^T \big) = {\rm tr}\big( \phi(X)^T \phi(X) M \big) \triangleq {\rm tr}\big( K M \big) \]- 注意 M 是秩-1的矩阵。如果是线性变换。
标签:phi,bar,big,Adaption,tr,Domain,frac,rm,TCA 来源: https://www.cnblogs.com/bregman/p/15630067.html
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