基于极限学习机参数迁移的域适应算法

摘要：

针对含少量标签样本的迁移学习问题,本文提出了基于极限学习机(Extreme learning machine,ELM)参数迁移的域适应算法,其核心思想是将目标域的ELM分类器参数投影到源域参数空间中,使其最大限度地与源域的分类器参数分布相同.此外,考虑到迁移中有可能带来负迁移的情况,在目标函数中引入正则项约束.本文算法与以往的域适应算法相比优势在于,其分类器参数以及转移矩阵是同时优化得到的,并且其目标函数求解过程相对简单.实验结果表明,与主流的域适应算法相比,本文算法在精度与效率上都表现出明显的优势.

关键词：域适应、迁移学习、极限学习机、正则化、中层语义特征、深度特征

所属期刊栏目：44

在线出版日期：2018-05-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：311-317