[发明专利]一种基于生成对抗网络的领域特有特征对齐方法在审
| 申请号： | 201910793143.5 | 申请日： | 2019-08-26 |
| 公开（公告）号： | CN110705713A | 公开（公告）日： | 2020-01-17 |
| 发明（设计）人： | 李云栋;胡威;董晗;刘艺;林晨 | 申请（专利权）人： | 北方工业大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 11525 北京红福盈知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 陈月福 |
| 地址： | 100041 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于迁移学习领域的域适应问题，具体涉及一种基于生成对抗网络的领域特有特征对齐的方法。包括以下步骤：S1基于“伪概率”的目标域特征子空间无监督自动分割；S2基于生成对抗网络的目标域多模态特有特征与源域特征对齐。本发明的有益效果是：通过基于“伪概率”的目标域特征子空间无监督自动分割方法可以将目标域特征分割为共享特征和特有特征。可以针对两个特征的特点选择合适的对齐算法。对于特征差异较大的目标域特有特征采用改进的生成对抗网络进行对齐；对于差异较小的目标域共享特征采用MMD算法对齐。经过此算法可使目标域与源域的特征分布更加接近，进而提高域适应模型的知识迁移能力，解决迁移不足和负迁移的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 目标域 对齐 算法 特征子空间 特征对齐 自动分割 迁移 无监督 源域 对抗 特点选择 特征差异 特征分布 特征分割 知识迁移 网络 多模态 共享 概率 改进 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于生成对抗网络的领域特有特征对齐方法，其特征在于：包括对目标域特征子空间的分割，以及基于生成对抗网络的多模态特有特征对齐，具体如下：/nS1基于“伪概率”的目标域特征子空间无监督自动分割：/nS1.1首先分别计算目标域共享特征、特有特征与源域特征之间的相似性向量Dc和Ds，如下所示：/nD
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