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一种基于Fredholm学习和对抗学习的域适应方法

摘要

本发明为一种基于Fredholm学习和对抗学习的域适应方法,所述方法包括:特征提取,对源域数据Xs和目标域数据Xt用同一个特征提取器提取特征;领域鉴别,在得到被提取特征后,要鉴别这些特征属于哪个域;其中,所述领域鉴别分为两个阶段:(1)Fredholm特征的获取;(2)域鉴别器进行鉴别;样本分类,使用两个分类器,分类模块接收特征提取器提取到的特征,输入到全连接层中计算,并经过softmax后分别从源域分类器Cs和目标域分类器Ct输出分类结果。本发明的有益效果在于,提出的基于Fredholm学习和对抗学习的域适应方法在图像分类上能够达到更好的分类效果。

著录项

  • 公开/公告号CN111523680A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-08-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中山大学;

    申请/专利号CN202010512323.4

  • 发明设计人 郑慧诚;彭志锋;黄梓轩;

    申请日2020-06-08

  • 分类号G06N20/00(20190101);

  • 代理机构44367 深圳市创富知识产权代理有限公司;

  • 代理人吴族平

  • 地址 510275 广东省广州市海珠区新港西路135号

  • 入库时间 2023-12-17 11:28:35

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-08-11

    公开

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