基于类内最大均值差异的无监督领域自适应算法
Unsupervised domain adaptive algorithm with intra-class maximum mean discrepancy
1. 广东工业大学 计算机学院, 广州 510006
2. 佛山科学技术学院 数学与大数据学院, 广东 佛山 528225
摘要
传统的无监督领域自适应算法在对齐总体分布时存在分类信息流失问题，难以保证迁移学习效果。针对这个问题，提出了一种基于类内最大均值差异的分布对齐策略。该策略首先预测所有样本的伪标签，然后借助伪标签样本信息依次对齐每个类别的领域类内分布。在深度学习框架下，所提算法能够有效保留分类信息，提高了目标领域的预测能力。实验结果表明，与传统算法比较，所提算法在多个基准数据集上获得了最优的迁移学习效果。
基金项目
NSFC—广东联合基金资助项目(U1501254)
国家自然科学基金资助项目(61876043,61472089)
广东省自然科学基金资助项目(2014A030306004,2014A030308008)
广东省科技计划资助项目(2015B010108006,2015B010131015)
广东特支计划资助项目(2015TQ01X140)
广州市珠江科技新星项目(201610010101)
广州市科技计划资助项目(201604016075)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.03.0042
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第8期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2371-2375
文章编号: 1001-3695(2020)08-027-2371-05
发布历史
[2020-08-05] 印刷出版
引用本文
蔡瑞初, 李嘉豪, 郝志峰. 基于类内最大均值差异的无监督领域自适应算法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (8): 2371-2375. (Cai Ruichu, Li Jiahao, Hao Zhifeng. Unsupervised domain adaptive algorithm with intra-class maximum mean discrepancy [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (8): 2371-2375. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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