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異構領域自適應（HDA）的主要目的是借助源域的知識，輔助處于不同特征空間中目標域的數據進行建模。異構領域自適應一個核心的問題是如何在領堿適配過程中有效保持原始數據的信息，減少因為特征變換導致的信息損失，提出了一個聯合信息保持算法（JP）來解決上述問題。所提算法通過兩方面來保持原始數據的信息：一方面，在異構領域自適應場景中，兩個領域之間通常存在大量配對樣本，所提算法通過最大化配對樣本之間的相關性來保持這種配對信息。另一方面，所提算法優化了結構信息保持策略，同時保持了原始數據的局部結構信息和全局結構信息。最終，將聯合信息保持和分布匹配整合在一起，從而實現異構領域自適應。實驗結果表明，所提算法較之于先進的異構領域自適應算法有明顯優勢。
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