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表示学习（Representation Learning）

表示学习是机器学习的一个分支，旨在自动从原始数据中提取有意义的特征或表示，使得这些表示更适合后续任务（如分类、检测、回归等）。其核心思想是将高维、复杂、冗余的原始数据转换为低维、紧凑且信息丰富的表示，从而提升模型的性能和泛化能力。

表示学习的核心是让机器自动发现数据中的有用模式，而不是依赖人工设计特征。

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1. 表示学习的核心目标

• 降维：减少数据的维度，去除冗余和噪声。

• 特征提取：自动发现数据中的关键模式（如PPG信号中的心率特征）。

• 泛化能力：学习到的表示应适用于不同任务（如异常检测、生物识别）。

• 无监督/自监督学习：不依赖人工标注数据，直接从数据本身学习。

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2. 表示学习的常见方法

(1) 自编码器（Autoencoder, AE）

• 结构：编码器（Encoder）将输入压缩为低维表示，解码器（Decoder）尝试重建原始数据。

• 目标：最小化重建误差，使编码后的表示保留关键信息。

• 适用场景：图像、信号的压缩和去噪。

(2) 对比学习（Contrastive Learning）

• 核心思想：让相似样本的表示接近，不相似样本的表示远离。

• 典型方法：SimCLR、MoCo（常用于图像和时序数据）。

• 适用场景：无监督分类、异常检测。

(3) 变换分类学习（Transformation Classification）

• 论文方法：让模型区分原始数据和其变换版本（如时间反转、幅度反转）。

• 优点：无需标注数据，自动学习鲁棒表示。

(4) 主成分分析（PCA）

• 线性降维方法：找到数据方差最大的方向（主成分）。

• 适用场景：数据可视化、去噪、预处理。

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1. 什么是部分域适应（PDA）？

核心问题

• 传统域适应：假设源域和目标域的标签空间完全相同（例如源域和目标域都有“猫、狗”两类）。

• 现实场景：目标域的标签空间可能是源域的子集（例如源域有“猫、狗、鸟”，但目标域只有“猫、狗”）。

  • 直接迁移会导致负迁移：源域中“鸟”类数据会干扰目标域的模型性能。

PDA的目标

在源域标签空间包含目标域标签空间的情况下，筛选出源域中与目标域相关的数据，忽略无关数据。

2. 分类PDA的实现方法

分类PDA通常通过类级权重（Class-level Weighting）实现，步骤如下：

(1) 判断哪些类别属于目标域

• 利用目标域的无标签数据，通过分类器预测其类别分布。

  • 例如：目标域预测结果中“猫、狗”类概率高，“鸟”类概率低 → 认为目标域不存在“鸟”类。

(2) 为源域数据分配权重

• 权重规则：

  wc={1如果类别c在目标域中存在0否则wc​={10​如果类别c在目标域中存在否则​

  • 保留源域中“猫、狗”类数据，丢弃“鸟”类数据。

(3) 训练模型

• 使用加权后的源域数据（仅相关类别）训练模型，适配目标域。