[发明专利]基于正则化的解决对抗残差变换网络梯度消失问题的方法在审
| 申请号： | 201911312025.4 | 申请日： | 2019-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN111191793A | 公开（公告）日： | 2020-05-22 |
| 发明（设计）人： | 何良华;蔡冠羽 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 宣慧兰 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于对抗残差变换网络的无监督领域自适应方法，包括以下步骤：步骤S1：特征提取器提取源域的源数据和目标域的目标数据的特征分布；步骤S2：转换网络将源数据的特征分布映射到目标域，生成伪造目标数据；步骤S3：伪造目标数据通过训练建立标签分类器，通过标签分类器预测目标数据的标签值；步骤S4：域分类器对比伪造目标数据与目标数据，将结果反馈给特征提取器，特征提取器根据结果对提取过程进行改进，转换网络优化源数据到目标域的映射；步骤S5：循环执行步骤S1‑S4，直至对抗残差变换网络模型的损失函数的值收敛，损失函数中设有正则化项。与现有技术相比，本发明具有减少梯度消失对模型参数优化的影响、提高模型的稳定性等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 正则 解决 对抗 变换 网络 梯度 消失 问题 方法 | ||
【主权项】：
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