公开(公告)号：CN113822353B

公开(公告)日：2024-05-17

申请号：CN202111079811.1

申请日：2021-09-15

申请人： 南京邮电大学

发明人： 樊敏 ,  蔡子贇 ,  张腾飞 ,  王保云

IPC分类号： G06F18/214 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

摘要： 一种基于类相关矩阵特征值分解的域自适应方法。该种域自适应方法，解决了源域和目标域之间的欠适配和不平等问题，使得对参数的选择敏感度降低，而收敛度更高分类精度更加准确。该种域自适应方法，与现有的经典分类方法相比，能够做出更准确的判断。本发明方法并没有使用过于繁杂的函数设计，使得网络的训练时间大大缩短。本发明方法使用基于对抗性的方法，使得特征提取器和分类器能够自动学习目标域和源域之间的度量区别。而不是通过人为定义，避免了可能出现的人工偏差。

公开(公告)号：CN113822353A

公开(公告)日：2021-12-21

申请号：CN202111079811.1

申请日：2021-09-15

申请人： 南京邮电大学

发明人： 樊敏 ,  蔡子贇 ,  张腾飞 ,  王保云

IPC分类号： G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 一种基于类相关矩阵特征值分解的域自适应方法。该种域自适应方法，解决了源域和目标域之间的欠适配和不平等问题，使得对参数的选择敏感度降低，而收敛度更高分类精度更加准确。该种域自适应方法，与现有的经典分类方法相比，能够做出更准确的判断。本发明方法并没有使用过于繁杂的函数设计，使得网络的训练时间大大缩短。本发明方法使用基于对抗性的方法，使得特征提取器和分类器能够自动学习目标域和源域之间的度量区别。而不是通过人为定义，避免了可能出现的人工偏差。