[发明专利]基于最大均值差异的负迁移样本筛选方法有效
| 申请号： | 202010284561.4 | 申请日： | 2020-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN111652264B | 公开（公告）日： | 2023-08-18 |
| 发明（设计）人： | 刘龙;范江 | 申请（专利权）人： | 湖北华中电力科技开发有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;G06F18/24;G06N3/096 |
| 代理公司： | 北京中仟知识产权代理事务所(普通合伙) 11825 | 代理人： | 安胜伟 |
| 地址： | 430070 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于最大均值差异的负迁移样本筛选方法，首先对数据进行预处理，接着将处理好的数据放进预训练好的深度迁移学习网络中做前向传播，并计算源领域数据和目标领域数据之间的MMD距离，通过MMD阈值来判别是否跟目标域领域数据相似，然后通过MMD距离来修正每个类别中样本的权值，接下来重复迭代100000次之后得到一个最终的权值并进行排序，设置临界值来取前N个样本为该类别的正迁移的样本，最后将源领域的正迁移样本重新输入深度迁移学习网络中，重新对网络进行训练，提高目标领域的识别率。本发明解决了现有技术中只存在源域的中的类别和类别中不相似的样本会对迁移结果产生负迁移的影响，导致训练的图像分类器准确率不高的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 最大 均值 差异 迁移 样本 筛选 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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