一种基于Wasserstein距离的深度域适应图像分类方法

摘要

本发明提出了一种基于Wasserstein距离的深度域适应图像分类方法、装置和计算机可读存储介质。首先，利用卷积结构提取特征。其次，采用全连接层逐层映射减少特征数量。再次，对源域特征进行类别判别的同时，利用Wasserstein距离度量源域与目标域特征之间的距离，从而促使本发明中的模型从源域任务逐步迁移到目标域任务。最后，本发明中的模型在保证准确率和稳定性的基础上完成在目标域上的分类任务。本发明在ADNI和OASIS数据集上进行了算法验证，我们的方法优于传统的方法，具有更好的分类效果。