基于迁移子空间的半监督领域自适应方法
万方数据知识服务平台
应用市场
我的应用
会员HOT
万方期刊
×

点击收藏,不怕下次找不到~

@万方数据
会员HOT

期刊专题

10.16208/j.issn1000-7024.2021.08.029

基于迁移子空间的半监督领域自适应方法

引用
传统子空间学习方法在对齐领域总体分布时往往忽略样本类别信息,若原始样本判别力不足,将难以保证投影后子空间中样本的判别性.针对该问题,提出迁移子空间的半监督领域自适应方法.通过充分利用样本类别标签先验信息,在得到具有判别性子空间的同时充分挖掘重构矩阵中蕴含的鉴别信息,增强子空间跨领域特征表达的鉴别力和鲁棒性,提高模型的分类性能.在领域自适应问题常用的基准图像数据集上进行实验,其结果表明,该算法有较好的分类效果.

领域自适应;迁移学习;半监督学习;子空间学习;图像分类

42

TP181(自动化基础理论)

2021-08-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共8页

2308-2315

相关文献
评论
暂无封面信息
查看本期封面目录

计算机工程与设计

1000-7024

11-1775/TP

42

2021,42(8)

相关作者
相关机构

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

©天津万方数据有限公司 津ICP备20003920号-1

信息网络传播视听节目许可证 许可证号:0108284

网络出版服务许可证:(总)网出证(京)字096号

违法和不良信息举报电话:4000115888    举报邮箱:problem@wanfangdata.com.cn

举报专区:https://www.12377.cn/

客服邮箱:op@wanfangdata.com.cn