**半监督噪声适应：从噪声域迁移知识**

_Semi-Supervised Noise Adaptation: Transferring Knowledge from Noise Domain_

> 本文提出了一种新的半监督噪声适应问题（SSNA），利用合成的简单噪声域（如高斯分布）作为源域，通过迁移学习提升目标域的泛化能力。基于理论泛化界，作者设计了噪声适应框架（NAF），实验证明其能有效收紧目标域的泛化界限并提升性能。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-06-04 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2606.00558)