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      電子發燒友網>電子資料下載>IC資料>模型|Macromodel>基于跨域類和數據樣本雙重加權的無監督域模型

      基于跨域類和數據樣本雙重加權的無監督域模型

      2021-04-14 | pdf | 1.72 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　無監督域適應（ Unsupervised Domain Adaptation，UDA）是一類新興的機器學習范式，其通過對源域知識在無標記標堿上的遷移利用，來促進目標域模型的訓練。為建模源域與目標域之間的域分布差異，最大均值差異（Maxiπ um Mean discrepancy，MMD）建模被廣泛應用，其對UDA的性能提升起到了有效的促進作用。然而，這些方法通常忽視了領域之間對應類規模與類分布等結構信息，因為目標堿與源堿的數據類規模與數據分布通常并非一致。為此，文中提岀了一種基于跨域類和數據樣本雙重加權的無監督域適應模型（ Sample weighted and Class weighted based Unsupervised Domain Adaptation Network，SCUDAN）。具體而言，一方面，通過源域類層面的適應性加權來調整源域類權重，以實現源域與目標域之間的類分布對齊;另方面，通過目標域樣本層面的適應性加權來調整目標域樣本權重，以實現目標堿與源域類中心的對齊。此外，文中還提出了種CEM（ Classification Expectation Maximization）優化算法，以實現對 SCUDAN的優化求解。最后，通過對比實驗和分析，驗正了所提模型和算法的有效性。

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