[发明专利]一种基于分布对抗的无监督深度领域适应方法在审
| 申请号： | 202110401067.6 | 申请日： | 2021-04-14 |
| 公开（公告）号： | CN113011523A | 公开（公告）日： | 2021-06-22 |
| 发明（设计）人： | 潘杰;黄霄汉;陈宁宁;邹筱瑜 | 申请（专利权）人： | 中国矿业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 马玉雯 |
| 地址： | 221116 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于分布对抗的无监督深度领域适应方法，包括以下步骤：获取待分析数据；建立深度网络模型；数据的前向传播；构造损失函数包括标签分类器的损失，领域判别器的损失，多核最大均值差异以及全局损失函数；使用mini‑batch随机梯度下降法进行参数更新。本方法融合了特征分布与领域对抗，使其共同作用于网络模型，提高模型的领域适应能力。所提方法基于卷积神经网络实现，在分类器的全连接层进行特征分布匹配，使用MK‑MMD衡量领域间的特征分布差异，同时在卷积层后搭建两层全连接网络作为领域判别器进行领域对抗。综合大量实验证明了所提方法能够提高深度网络模型的领域适应能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分布 对抗 监督 深度 领域 适应 方法 | ||
【主权项】：
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