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摘要
图像分类是计算机视觉方向的重要分支之一，近年来成为人们的重点研究
领域。一般的图像分类方法通常假设训练样本和测试样本服从相同的数据分布，
这是通过训练数据获得的模型能够在测试集上获得好的效果的一个基本保障。
但在现实情况中，测试集通常是无标记数据，其数据特征可能不同于训练集的
数据特征。因此，对来自不同数据集的样本进行学习分类，是图像分类工作需
要解决的主要问题。但现有算法存在一定的问题，如领域自适应差，分类器偏
向明显等。如果使用重新获取数据、重新训练模型的方法，将会耗费大量的时
间，而且
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