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公开(公告)号：CN116150671A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211629963.9
申请日：2022-12-19
Applicant: 同济大学
IPC: G06F18/241 , G06F17/15 , G06F18/213 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种双向生成领域自适应数据分类方法，方法包括以下步骤：S1、建立双向生成领域自适应框架；S2、针对源域生成器输出的数据和目标域生成器输出的数据分别设置对应分支的差异损失函数；S3、设置一致性损失函数；S4、向训练完成的双向生成领域自适应模型输入实际数据，得到实际分类结果。与现有技术相比，本发明降低源域数据和目标域数据的分布差异，同时利用源域和目标域双分支分别训练两个分类器，并通过一致性损失加以约束，从而实现满足复杂任务要求的领域自适应迁移学习。
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