| 结合对抗网络与条件均值的多源适应分类方法 |
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| 引用本文： | 夏青,郭涛,谭茜成,邹俊颖.结合对抗网络与条件均值的多源适应分类方法[J].计算机工程与设计,2022,43(3):735-743. |
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| 作者姓名： | 夏青 郭涛 谭茜成 邹俊颖 |
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| 作者单位： | 四川师范大学计算机科学学院,四川成都610101 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金青年基金项目(11905153)； |
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| 摘 要： | 生成适应网络利用对抗训练辅助模型进行域适应分类,但仅使用单源域学到的知识有限,且对抗训练不足以减少域差异,造成判别特征难以识别,影响分类精度.针对该问题,提出一种结合对抗网络与条件均值的多源适应分类方法(MSDACG).对多个源域进行特征提取,提升特征学习的有效部分,对不同源和目标域特征使用特定域的生成对抗网络及条件最...
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| 关 键 词： | 迁移学习 无监督学习 多源域适应 条件最大均值差异 生成对抗网络 |
Multi-source adaptation classification method combined with adversarial network and conditional mean |
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| XIA Qing,GUO Tao,TAN Xi-cheng,ZOU Jun-ying.Multi-source adaptation classification method combined with adversarial network and conditional mean[J].Computer Engineering and Design,2022,43(3):735-743. |
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| Authors: | XIA Qing GUO Tao TAN Xi-cheng ZOU Jun-ying |
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