典型文献
基于特征分离的跨域自适应学习模型
文献摘要：
跨域训练任务是目前机器学习领域的一个开放性挑战问题.目前最新的研究都在讨论利用真实特征的跨域不变性对未知域数据进行预测,从而实现跨域泛化能力.但事实上,当知道数据来自哪个域时,综合利用真实特征和虚假特征会取得更好的预测效果.针对这一问题,设计了一个同时适用于跨域泛化和跨域适应任务的学习模型CDGA(cross-domain generalization and adaptation model).该模型的核心仍是分离出真实特征,因此新提出了一种更加稳定的训练风险函数,其在跨域泛化问题中不仅具有更高的测试准确率,还克服了现有方法容易过拟合的缺点,可以很好地嵌入到CDGA模型中.另外,通过设计的算法训练后,可使CDGA模型的数据表达部分有效地分离出真实特征和虚假特征,而分类器部分自适应学习选择泛化分类器或特定环境的分类器,从而结合应用了虚假特征,在跨域任务中实现高效预测.最后在构建的彩色手写数字数据集上测试,结果显著优于已有方法.
文献关键词：
机器学习;特征表达;跨域训练;泛化;适应
中图分类号：
作者姓名：
李鑫;李哲民;魏居辉;杨雅婷;王红霞
作者机构：
国防科技大学文理学院 长沙 410073
文献出处：
引用格式：
[1]李鑫;李哲民;魏居辉;杨雅婷;王红霞-.基于特征分离的跨域自适应学习模型)[J].计算机研究与发展,2022(01):105-117
A类：
跨域自适应,跨域训练,CDGA
B类：
特征分离,自适应学习,训练任务,前机,学习领域,不变性,域泛化,泛化能力,道数,哪个,域适应,cross,domain,generalization,adaptation,model,训练风险,过拟合,算法训练,数据表达,分类器,结合应用,手写数字,字数,特征表达
AB值：
0.330954
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