[发明专利]一种基于全局特征和内在特征关联的迁移学习方法在审
| 申请号： | 202111408367.3 | 申请日： | 2021-11-19 |
| 公开（公告）号： | CN114067151A | 公开（公告）日： | 2022-02-18 |
| 发明（设计）人： | 易长安;陈浩天;谭海曙 | 申请（专利权）人： | 佛山科学技术学院 |
| 主分类号： | G06V10/762 | 分类号： | G06V10/762;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 佛山市禾才知识产权代理有限公司 44379 | 代理人： | 刘羽波;陈嘉琦 |
| 地址： | 528000 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 一种基于全局特征和内在特征关联的迁移学习方法，包括通过深度神经网络来提取样本的深度特征；从目标域里选择一定比例的样本作为带标签的目标域样本，其余样本属于无标签的目标域样本；采用半监督的对抗迁移学习方法，学习出目标域的基模型；根据深度特征分别对源域的全部样本、目标域的无标签样本分别进行无监督聚类，每个聚类称为一个组件；对源域、目标域的组件进行匹配，每一个匹配称为一个配对；针对每一个配对，都以基模型为基础进行微调，使之更符合该配对里的目标域成分。同时考虑了特征的整体分布、特征之间的内在关联，可以更好地实现知识迁移，从而更好地解决了物体识别等领域里的人工标注费时、费力等问题，提高迁移效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 全局 特征 内在 关联 迁移 学习方法 | ||
【主权项】：
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