基于伪标签细化和语义对齐的异构域自适应

摘要

在进行跨域知识迁移时,现有异构域自适应方法忽略了伪标签和类别预测中语义属性的重要性,导致分类精度不高,为此提出新的异构域自适应方法.该方法匹配源域和目标域的条件分布和边缘分布,考虑源数据和目标数据在公共特征子空间的相似性,通过细化空间相似性的伪标签来增强目标域伪标签的置信度,使模型的分类精度提高.考虑同类的样本经过分类器输出后有相似的预测分布,构造语义预测空间中的域鉴别器,使模型的泛化性提升.不同特征表示的文本和图像的分类任务实验结果成功地验证了所提方法的优越性.