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谱归一化Wasserstein distance迁移网络

Spectral normalization Wasserstein distance transfer network
王孝顺
陈丹
林垒城
福州大学 电气工程与自动化学院, 福州 350116

摘要

现有的Wasserstein distance在迁移学习中已经取得了巨大的成功,然而,以往方法对Lipschitz约束实施方式不好。为了克服这一问题,提出一种能够学习领域自适应能力的新方法,即谱归一化Wasserstein distance迁移网络(spectral normalization Wasserstein distance transfer network,SNWDTN)。该方法首先求出权值矩阵的谱范数,然后利用谱范数再对权值矩阵进行谱归一化处理,以设计出能够满足Lipschitz约束条件的谱归一化层,从而为Wasserstein distance的使用提供更好的约束条件满足。通过公共数据集的实验结果表明,SNWDTN取得了比以往方法更好的效果。

基金项目

国家自然科学基金资助项目(61673116)
福建省自然科学基金资助项目(2018J01534)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.06.0245
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第10期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 3164-3168
文章编号: 1001-3695(2020)10-058-3164-05

发布历史

[2020-10-05] 印刷出版

引用本文

王孝顺, 陈丹, 林垒城. 谱归一化Wasserstein distance迁移网络 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (10): 3164-3168. (Wang Xiaoshun, Chen Dan, Lin Leicheng. Spectral normalization Wasserstein distance transfer network [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (10): 3164-3168. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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