[发明专利]一种自适应的不平衡数据领域适应方法

摘要

本发明公开了一种自适应的不平衡数据领域适应方法，包括以下步骤：1）构建叠加稀疏自编码机，学习源领域和目标领域的原始图像数据集的向量表示；2）针对源领域和目标领域的不平衡数据，构建自适应的不平衡数据领域适应目标函数，补偿数量较小的类损失，并应用最大均值差异算法将源领域和目标领域的大量无标签数据信息代入领域适应目标函数，缩小源领域和目标领域的距离；3）用逻辑回归模型在训练集上训练分类器，并在测试集上做分类预测，得到最终的领域适应结果。本发明优化了特征表示学习的性能，提升了领域适应的准确性，具有较高的鲁棒性和实用性。