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专利
 名称： |
一种基于迁移学习的快速混合高阶注意力域对抗网络的方法 |
| 作者： |
王蒙, 付佳伟, 马意, 郭正兵 |
| 类型： |
发明专利 |
| 状态： |
已授权 |
| 专利号/登记号： |
202011258357.1 |
| 申请日/受理日： |
2020-11-12 |
| 公告日： |
2021-03-05 |
| 授权日： |
2023-01-17 |
| 简介： |
本发明涉及基于迁移学习的快速混合高阶注意力域对抗网络的方法，包括：设计用于待处理图像数据集的快速混合高阶注意力和域对抗自适应网络；对源域和目标域进行预处理；将预处理的源域和目标域依次分批量导入所设计的网络，经过快速混合高阶注意力网络得到加权的特征图，然后将这些加权的精细特征图输入到域对抗自适应网络中训练，最后经全连接层进行概率运算；分别计算出源域和目标域的图像平均分类准确率；经过反向传播中梯度反转层取反梯度方向形成对抗训练，再进行迭代训练，利用在源域上训练好的快速混合高阶注意力和域对抗自适应网络，直接应用在目标域上进行图像分类。本发明提高了迁移学习中无监督域自适应网络的识别率和迁移能力。 |
