龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：重庆交通大学
摘要：本发明提供了具有类别级对齐的图对抗判别域适应算法，通过构建数据的图结构，将基于数据结构内部保留的对抗网络引入域适应问题中。本算法模型通过在源域数据集上预训练一个源域编码器和分类器，然后在训练目标域的编码器中，构建数据的图结构并引入域判别器，通过编码器和判别器的交替更新，实现源域数据和目标域数据在特征空间的类别和域的对齐，从而解决数据的分布漂移问题，实现域适应。同时，本模型引入了标签平滑交叉熵损失来替代交叉熵损失，使网络有更好的鲁棒性和泛化性能,让目标域的测试数据在通过由目标域编码器和分类器所组成的分类网络中可以展现更高的分类真确率。
主权项：1.具有类别级对齐的图对抗判别域适应算法，其特征在于，所述方法如下步骤：步骤一，预训练阶段。将源域数据输入由源域编码器和分类器所组成的分类网络中，通过计算标签平滑交叉熵损失训练目标编码器和分类器，最后输出源域编码器和分类器。步骤二，将源域数据输入源域编码器，目标域数据输入目标域编码器，分别得到源于数据和目标域数据的隐空间特征。步骤三，基于目标域数据隐空间的特征数据，计算数据的图矩阵。步骤四，将源域和目标域的因空间特征数据输入与判别器中，计算数据的损失，并更新判别器。步骤五，计算数据的图损失和编码器损失，基于图损失和编码器损失组合的损失来更新目标域的编码器。步骤六，重复步骤二至步骤五，直到满足给定的阈值，输出目标域的编码器和域判别器。步骤七，测试阶段。将目标域的测试数据集输入到由目标域编码器和分类器所组成的分类网络中，计算网络对于目标域数据的分类准确度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆交通大学 具有类别级对齐的图对抗判别域适应算法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号