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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利一种基于数据筛选的域适应方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116522202B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310461928.9，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于数据筛选的域适应方法和系统是由吴超;王沛正;李皓设计研发完成，并于2023-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据筛选的域适应方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据筛选的域适应方法和系统，属于迁移学习中的域适应技术领域。获取任务一致但数据分布不同的源域和目标域数据集；利用源域数据预训练源域卷积神经网络和源域分类器；构建由源域卷积神经网络、目标域神经网络、判别器组成的对抗网络，并进行基于域分类任务的对抗训练；利用预训练后的源域卷积神经网络提取源域数据特征，利用训练后的判别器对源域数据进行域分类，从分类为源域的数据子集中剔除部分数据，更新源域数据集；使用新的源域数据集和原始的目标域数据集进行域适应操作。本发明利用对抗训练方式拉近了目标域与源域在同一特征空间的特征表示，筛选出更接近目标域数据的源数据进行域适应操作，提升了域适应的性能。

本发明授权一种基于数据筛选的域适应方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据筛选的域适应方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取任务一致但数据分布不同的有标记源域数据集和无标记目标域数据集；源域数据集和目标域数据集为图像数据；步骤2，利用有标记源域数据，预训练源域卷积神经网络和源域分类器；步骤3，利用预训练后的源域卷积神经网络参数初始化目标域神经网络，构建由源域卷积神经网络、目标域神经网络、判别器组成的对抗网络；将所述的源域卷积神经网络参数固定，利用源域数据和目标域数据对对抗网络进行基于域分类的训练，更新目标域神经网络和判别器参数；步骤4，利用预训练后的源域卷积神经网络对源域数据集做特征提取，利用训练后的判别器对源域数据集进行域分类，从分类为源域的数据子集中剔除部分数据，将分类为目标域的数据子集与剔除后剩余的分类为源域的数据子集合并为新的源域数据集；步骤5，使用新的源域数据集和原始的目标域数据集进行域适应操作；所述的步骤5包括：5.1）根据新的源域数据集预训练源域卷积神经网络和源域分类器；5.2）利用预训练后的源域卷积神经网络参数初始化目标域神经网络，构建由源域卷积神经网络、目标域神经网络、判别器组成的对抗网络；将所述的源域卷积神经网络参数固定，利用新的源域数据集和原始的目标域数据集对对抗网络进行基于域分类的训练，更新目标域神经网络和判别器参数；5.3）利用目标域神经网络提取目标域数据特征，再利用源域分类器对目标域数据特征进行分类。

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