[发明专利]一种基于联合学习与知识迁移的开放集图像分类方法有效
| 申请号： | 202110279401.5 | 申请日： | 2021-03-16 |
| 公开（公告）号： | CN113011487B | 公开（公告）日： | 2022-11-18 |
| 发明（设计）人： | 周浩宏;吴斯 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 冯炳辉 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于联合学习与知识迁移的开放集图像分类方法，该方法提出了一个包含域对抗网络和特有网络的深度神经网络模型，用于解决开放集图像分类问题。其中域对抗网络同时对源域数据和目标域数据进行学习，从而其学习到的特征表达在两个域上都具有一定的泛化性能。特有网络则专注于目标域数据的学习，其特征对目标域数据有更强的针对性。在两个网络联合学习和知识交换的过程中，特有网络学习到的特征能利用到域对抗网络所提供的指导，间接利用到了源域数据的监督信息，同时又减少了源域数据对其学习目标域数据带来的干扰，从而模型能够达到比较好的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 联合 学习 知识 迁移 开放 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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