基于参数字典的多源域自适应学习算法OACSTPCD
Multi-source Domain Adaptation Learning Based on Parameter Dictionary
领域自适应是机器学习算法研究中一个热点,多源域自适应旨在利用多个源域的相关知识辅助目标域进行学习,现有多源领域自适应方法仅关注各源域和目标域间的知识迁移,很少考虑各源域间的相关性和共享信息.为此,提出一种基于参数字典的多源域自适应学习算法(DL_MSDA),通过学习各源域模型参数的公共字典,挖掘源域间的共享知识,并将其迁移至目标域,指导目标域模型参数的学习,完成知识从多个源域到目标域的迁移.模型可利用交替迭代(ADMM)方法进行求解.实验选取经典…查看全部>>
郑雄风;汪云云
南京邮电大学 计算机、软件、网络空间安全学院,江苏 南京 210023江苏省大数据安全与智能处理重点实验室(南京邮电大学) ,江苏 南京 210023
信息技术与安全科学
域自适应多源域字典学习交替迭代迁移学习
《计算机技术与发展》 2020 (11)
对抗负迁移：安全迁移学习及其应用研究
7-13,7
国家自然科学基金(61876091)
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