基于dropout正则化的半监督域自适应方法
Semi-supervised domain adaptation method based on dropout regularization
南京信息工程大学 a. 电子与信息工程学院; b. 人工智能学院, 南京 210044
摘要
针对机器学习中训练样本和测试样本概率分布不一致的问题，提出了一种基于dropout正则化的半监督域自适应方法来实现将神经网络的特征表示从标签丰富的源域转移到无标签的目标域。此方法从半监督学习的角度出发，在源域数据中添加少量带标签的目标域数据，使得神经网络在学习到源域数据特征分布的同时也能学习到目标域数据的特征分布。由于有了先验知识的指导，即使没有丰富的标签信息，神经网络依然可以很好地拟合目标域数据。实验结果表明，此算法在几种典型的数字数据集SVHN、MNIST和USPS的域自适应任务上的性能优于现有的其他算法，并且在涵盖广泛自然类别的真实数据集CIFAR-10和STL-10的域自适应任务上有较好的鲁棒性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61601230)
江苏省自然科学基金资助项目(BK20141004)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.11.0650
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第2期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 591-594,599
文章编号: 1001-3695(2021)02-053-0591-04
发布历史
[2021-02-05] 印刷出版
引用本文
李志恒, 何军, 胡昭华. 基于dropout正则化的半监督域自适应方法 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (2): 591-594,599. (Li Zhiheng, He Jun, Hu Zhaohua. Semi-supervised domain adaptation method based on dropout regularization [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (2): 591-594,599. )
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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