【摘 要】
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相比传统的图像识别方法,利用深度网络可以提取到表征能力更好的特征,从而获得更好的识别效果。现实中任务提供的数据多为无标签数据或部分有标签数据,其为深度网络的学习带来了困难。而迁移学习的方法可以将从源域数据中学习到的知识迁移到目标任务的学习中,以解决有标签数据不足的问题。为了在迁移过程中减小源域和目标域间的图像数据差异,文中提出基于深度动态联合自适应网络的图像识别方法。对网络进行训练时,首先在多层网
【机 构】
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南京邮电大学计算机学院,国家高性能计算中心南京分中心,南京邮电大学网络安全和可信计算研究所,南京邮电大学物联网学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61872196,61872194,61902196),江苏省科技支撑计划项目(BE2019740),江苏省高等学校自然科学研究项目(18KJA520008,20KJB520001),江苏省自然科学基金(BK20200753),江苏省六大人才高峰高层次人才项目(RJFW-111)。
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相比传统的图像识别方法,利用深度网络可以提取到表征能力更好的特征,从而获得更好的识别效果。现实中任务提供的数据多为无标签数据或部分有标签数据,其为深度网络的学习带来了困难。而迁移学习的方法可以将从源域数据中学习到的知识迁移到目标任务的学习中,以解决有标签数据不足的问题。为了在迁移过程中减小源域和目标域间的图像数据差异,文中提出基于深度动态联合自适应网络的图像识别方法。对网络进行训练时,首先在多层网络结构中利用域间动态联合自适应方法完成针对性的数据分布自适应,然后利用熵最小化原则使学习的目标分类器穿过
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