【摘 要】
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为进一步提高迁移学习的特征识别和提取效率、减少负迁移并增强模型的学习性能，提出了一种基于改进领域分离网络（DSN）的迁移学习模型（AMCN-DSN）。首先，使用融合多头注意力机制的胶囊网络完成源域和目标域特征信息的提取与重构，基于注意力机制有效筛选特征信息，并利用胶囊网络提高深层信息的提取质量；其次，引入动态对抗因子优化重构损失函数，使得重构器可动态衡量源域与目标域信息的相对重要性，提升迁移学习的
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助项目（71762028,72164034）；
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为进一步提高迁移学习的特征识别和提取效率、减少负迁移并增强模型的学习性能，提出了一种基于改进领域分离网络（DSN）的迁移学习模型（AMCN-DSN）。首先，使用融合多头注意力机制的胶囊网络完成源域和目标域特征信息的提取与重构，基于注意力机制有效筛选特征信息，并利用胶囊网络提高深层信息的提取质量；其次，引入动态对抗因子优化重构损失函数，使得重构器可动态衡量源域与目标域信息的相对重要性，提升迁移学习的鲁棒性和收敛速度；最后，在分类器中融入多头自注意力机制，强化对公有特征的语义理解，提高分类性能。在情感分析实验中，所提模型能够将学习到的知识迁移到数据量少但相似性高的任务中，分类性能的下降幅度最小，迁移表现较好；在意图识别实验中，相较于分类性能次优的胶囊网络改进领域对抗神经网络模型（DANN+Capsnet），所提模型的精确度、召回率和F1平均值分别提升约4.5%、4.3%和4.4%，在处理小数据问题和个性化问题上具有一定优势。与DSN相比，AMCN-DSN在上述两类实验目标域上的F1值分别提高约6.0%和12.4%，进一步验证了改进模型的有效性。
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