arXiv 机器学习· Yubo Huang, Yushe Cao, Zixi Wang, Jingzehua Xu, Xin Lai, Xiongyu Hu, Shuai Zhang·2026-10-23 12:00· 7 小时前AI 评分33

FlowGDA：利用流匹配学习域轨迹实现渐进式域自适应

Learning Domain Trajectories with Flow Matching for Gradual Domain Adaptation

AI 导读

研究人员提出 FlowGDA 框架，利用流匹配将渐进式域自适应建模为表示空间统计流形上的连续传输。该方法采用无仿真的回归目标代替对抗训练以诱导平滑域轨迹，并结合源域锚定传输与语义一致性损失防止语义漂移。实验表明，FlowGDA 性能超越现有 SOTA 方法，验证了流匹配在域自适应中的有效性。

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