TCAMatlab代码-AmazingTransferLearning是一款在Matlab平台上实现的高效迁移学习工具箱，致力于提供便捷、强大的模型微调与特征提取功能。
关于使用MATLAB进行迁移学习的资源目录如下：
0. 最新
1. 简介：略。
2. 调查研究概述：略。
3. 代码示例与实现细节：本部分将涵盖在Matlab中实施各种迁移学习方法的具体步骤和相关代码。
4. 学者信息：
- IEEE/AAAI/IAPR/AAAS Fellow等学者的贡献，未具体列出个人姓名或联系信息。
5. 域适配技术与流行方法：包括传递成分分析（TCA）、联合分布适应（JDA）、测地线流核（GFK）和转移核学习（TKL），以及深度适应网络(DAN)、联合适应网络(JAN)等。
6. 关键论文推荐：
- Distilling the Knowledge in Neural Networks(2015)，作者：Geoffrey Hinton等人。
- Deep neural networks are easily fooled: High confidence predictions for unrecognizable images (2015), 作者：A.Nguyen等人。
- “How transferable are features in deep neural networks?”(2014) ，作者：J.Yosinski等。
- “CNNs with Fewer Filters Are Better Feature Learners”（2014年），作者:A.Razavian等人。
- Learning and Transferring Mid-level Image Representations Using Convolutional Neural Networks(2014)， 作者: M.Oquab等人.
- Visualizing and Understanding Convolutional Networks (2014), 作者：M.Zeiler和R.Fergus
- “Decaf: A Deep Convolutional Activation Feature for Generic Visual Recognition”(2014) ，作者：J.Donahue等人。
5星
