基于特征和类别对齐的领域适应算法

doi:10.13195/j.kzyjc.2020.1241

	基于特征和类别对齐的领域适应算法
	赵小强 ; 蒋红梅
刊名	控制与决策
	2021-04-02
卷号	37 期号:5 页码:1-8
关键词	领域适应联合判别网络残差校正块 MID度量函数
ISSN号	1001-0920
DOI	10.13195/j.kzyjc.2020.1241
英文摘要	针对现有的基于对抗学习的领域适应算法未能充分挖掘样本的可转移特征导致泛化能力较差和分类精确度较低的问题,本文提出基于特征和类别对齐的领域适应（FCDA）算法.首先,针对最大均值差异（MMD）度量准则存在的不足,改进得到一种新的MID（Maximizes the Intra-domain Density）度量函数,分别度量具有相同标签的源域样本特征间的分布散度、相同标签的目标域样本特征间的分布散度,实现最大化域内同类样本的类密度,从而降低类的错分率;其次,为了能更深层次的学习目标样本的抽象的、可转移的特征,从而减小域间差异,在特征提取网络后加入残差校正块,深化基础网络,提高其特征的可迁移性;最后,将获取的特征经过联合判别网络,通过对抗损失函数同时实现在类级和域级的对齐.本文算法在数据集Office-31上平均准确率为88.6%,在数据集Office-Home上平均准确率为67.7%,并与其它算法相比,验证了本文算法具备良好的泛化能力,可以实现较高的分类性能.
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语种	中文
出版者	Northeast University
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/147773]
专题	电气工程与信息工程学院
作者单位	1.兰州理工大学电气工程与信息工程学院 2.兰州理工大学国家级电气与控制工程实验教学中心 3.兰州理工大学甘肃省工业过程先进控制重点实验室
推荐引用方式 GB/T 7714	赵小强,蒋红梅. 基于特征和类别对齐的领域适应算法[J]. 控制与决策,2021,37(5):1-8.
APA	赵小强,&蒋红梅.(2021).基于特征和类别对齐的领域适应算法.控制与决策,37(5),1-8.
MLA	赵小强,et al."基于特征和类别对齐的领域适应算法".控制与决策 37.5(2021):1-8.