一种基于迁移学习的电商缺陷产品识别方法

摘要

本发明提供了一种基于迁移学习的电商缺陷产品识别方法，包括如下步骤：S30文本信息编码，将所述文本信息编码成向量形式获得编码数据，通过所述文本信息中的词在当前段落中的共现性，得到分布式表征；S40特征提取，将所述编码数据输入到算法模块中，通过基于对抗域适应的迁移学习算法生成域无关的特征；以及S50缺陷产品识别，将域无关特征作为输入，通过多通道的卷积神经网络，再连接多层全连接层，进行缺陷产品的识别。本发明的一种基于迁移学习的电商缺陷产品识别方法，针对不同的电商平台产品数据分布之间的差异，利用迁移学习方法极大的降低了不同电商平台缺陷产品识别的成本，提高了缺陷成品识别的准确度。