一种基于生成对抗网络的领域特有特征对齐方法

摘要

本发明属于迁移学习领域的域适应问题，具体涉及一种基于生成对抗网络的领域特有特征对齐的方法。包括以下步骤：S1基于“伪概率”的目标域特征子空间无监督自动分割；S2基于生成对抗网络的目标域多模态特有特征与源域特征对齐。本发明的有益效果是：通过基于“伪概率”的目标域特征子空间无监督自动分割方法可以将目标域特征分割为共享特征和特有特征。可以针对两个特征的特点选择合适的对齐算法。对于特征差异较大的目标域特有特征采用改进的生成对抗网络进行对齐；对于差异较小的目标域共享特征采用MMD算法对齐。经过此算法可使目标域与源域的特征分布更加接近，进而提高域适应模型的知识迁移能力，解决迁移不足和负迁移的问题。