基于迁移权重的条件对抗领域适应

来源 :电子与信息学报 | 被引量 : 2次 | 上传用户：rfg45y5465u5

【摘要】

：

针对条件对抗领域适应(CDAN)方法未能充分挖掘样本的可迁移性,仍然存在部分难以迁移的源域样本扰乱目标域数据分布的问题,该文提出一种基于迁移权重的条件对抗领域适应(TW-CDAN)方法。首先利用领域判别模型的判别结果作为衡量样本迁移性能的主要度量指标,使不同的样本具有不同的迁移性能;其次将样本的可迁移性作为权重应用在分类损失和最小熵损失上,旨在消除条件对抗领域适应中难以迁移样本对模型造成的影响;最

【作者】

：

王进王科闵子剑孙开伟邓欣

【机构】

：

重庆邮电大学数据工程与可视计算重点实验室

【出处】

：

电子与信息学报

【发表日期】

：

2019年11期

【关键词】

：

迁移学习领域适应对抗学习迁移权重 Transfer learning Domain adaptation Adversarial learning Tra

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61806033),国家社会科学基金西部项目(18XGL013)

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