无需对齐多视图
一种免视图对齐的鲁棒多视图学习方法，通过分层最优传输距离直接建模未对齐数据的分布关系。
罗迪新 · Xu, Hongteng · Carin, Lawrence
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 2023
DHOT 直接比较未对齐视图的分布，避免了对齐假设带来的限制。
将熵最优传输视为可微运算符，在反向传播中考虑其梯度，从而改善训练阶段的下降方向。
与传统的交替优化策略相比，双层优化策略表现出优越性。
DHOT 方法适用于无监督和半监督学习。