谱归一化Wasserstein distance迁移网络
Spectral normalization Wasserstein distance transfer network
福州大学 电气工程与自动化学院, 福州 350116
摘要
现有的Ｗasserstein distance在迁移学习中已经取得了巨大的成功，然而，以往方法对Lipschitz约束实施方式不好。为了克服这一问题，提出一种能够学习领域自适应能力的新方法，即谱归一化Wasserstein distance迁移网络（spectral normalization Wasserstein distance transfer network，SNWDTN）。该方法首先求出权值矩阵的谱范数，然后利用谱范数再对权值矩阵进行谱归一化处理，以设计出能够满足Lipschitz约束条件的谱归一化层，从而为Wasserstein distance的使用提供更好的约束条件满足。通过公共数据集的实验结果表明，SNWDTN取得了比以往方法更好的效果。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61673116)
福建省自然科学基金资助项目(2018J01534)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.06.0245
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第10期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 3164-3168
文章编号: 1001-3695(2020)10-058-3164-05
发布历史
[2020-10-05] 印刷出版
引用本文
王孝顺, 陈丹, 林垒城. 谱归一化Wasserstein distance迁移网络 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (10): 3164-3168. (Wang Xiaoshun, Chen Dan, Lin Leicheng. Spectral normalization Wasserstein distance transfer network [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (10): 3164-3168. )
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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