内容纲要
提取domain无关的特征在无监督域适应中很重要。因为目标标签不可取，所以无法保证域无关的特征对于目标域中的实例也实用。我们拓展了经典的测地线流核方法，利用训练过程的伪标签进行无监督的预适应。
SGK包含了所有的两个域之间的subspace，对噪声不敏感，然而由于缺少目标域的先验知识，很难确保特征空间在目标任务中也是有区分度的。
为了解决这个问题，我们提出D-GFK，考虑了域无关的表达和几何关系来重建RKHS。提出的方法旨在通过几何关系，引导测地线流核学习到一个类区分度的方向，这是在无监督预适应中是一个关键的先验。提出的D-GFK使用两步：
第一步：学习测地线流。
第二步：学习目标的基点，首先通过图方法获得伪标签，然后使用它们生成一组新的目标基向量，更有助于分类。
Label propagation with the kernel transition matrix
定义了两个无穷的嵌入空间的高斯距离：
其中σ为尺度参数，控制住迁移概率。然后标签：
H为概率过度矩阵，每个元素表示上述的h。其中L可以收敛到固定的数量的点，然后使用部分最小而成来得到目标的类相关的基。
总体的算法过程：
这篇论文就是求一个很好的基。
那么问题又来了。流形怎么定义。经过PCA降维后的曲面都是流形吗？
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