基于類別感知與重加權(quán)的多源域自適應(yīng)算法

摘要： 多源域自適應(yīng)是遷移學(xué)習(xí)中的一個(gè)重要分支，類別偏移是多源域自適應(yīng)領(lǐng)域的熱點(diǎn)難題之一，其本質(zhì)是源域和目標(biāo)域類別分布不匹配的問題。針對(duì)此問題，提出了一種基于類別感知與重加權(quán)的多源域自適應(yīng)算法，該算法通過類別感知策略增強(qiáng)相似類別間的正向遷移；同時(shí)，引入重加權(quán)矩匹配策略，減少不同層面的分布差異；此外，利用偽標(biāo)簽構(gòu)建自適應(yīng)權(quán)重，有效降低類別偏移的影響。在Digits-five和Office... （共9頁）