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申请/专利权人：华中科技大学
摘要：本发明公开了一种跨对象目标域代理子域适应方法、系统及介质，属于机器学习领域，方法包括：采用上采样技术将不平衡数据集转化为平衡数据集并生成相应的域标签；对于任一平衡数据集，计算目标域中所有样本在其上的预测概率的和，得到其与目标域的相似度；将前M’个最大相似度对应的平衡数据集拼接以得到最优源域，将最大相似度对应的平衡数据集作为目标域代理；对目标域和最优源域进行全局域适应，计算域适应损失，对最优源域和目标域代理进行子域适应，计算子域适应损失；利用交叉熵函数计算分类损失，根据域适应损失、子域适应损失和分类损失计算总体损失；以总体损失收敛为目标，反向传播更新源域模型的参数。提升癫痫电信号分类的准确度。
主权项：1.一种跨对象目标域代理子域适应方法，其特征在于，包括：S1，对原始脑电数据依次进行预处理、特征提取以及类别平衡处理，得到多个平衡数据集，并为每一所述平衡数据集生成相应的域标签；S2，对于任一平衡数据集，计算目标域中所有样本在所述平衡数据集上的预测概率的和，从而得到所述平衡数据集与所述目标域的相似度；S3，将前M’个最大相似度对应的平衡数据集进行拼接以得到最优源域，将最大相似度对应的平衡数据集作为目标域代理，M’为大于1的预设值；S4，对所述目标域和所述最优源域进行全局域适应，计算域适应损失，对所述最优源域和所述目标域代理进行子域适应，计算子域适应损失；S5，利用交叉熵函数计算分类损失，并根据所述域适应损失、所述子域适应损失和所述分类损失计算总体损失；S6，以所述总体损失收敛为目标，反向传播更新源域模型的模型参数，得到最终的源域模型；所述进行子域适应包括：利用所述最优源域的域标签和所述目标域代理的域标签，计算目标域代理最大均值差异度量；利用所述目标域代理最大均值差异度量，对所述最优源域和所述目标域代理进行细粒度子域适应；所述进行细粒度子域适应包括：以所述目标域代理最大均值差异度量最小为目标进行优化，以令所述最优源域和所述目标域代理中相同类别的子域彼此对齐，不同类别的子域彼此远离。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 跨对象目标域代理子域适应方法、系统及介质
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