基于伪标签的无监督领域自适应分类方法
Pseudo label based unsupervised domain adaptation classification method
1. 贵州财经大学 信息学院, 贵阳 550025
2. 安顺学院 数计学院, 贵州 安顺 561000
摘要
现有的领域自适应方法在匹配分布时并未完全考虑伪标签置信度或伪标签损失计算问题，针对此类问题，提出循环选择伪标签分类模型（CSPL）。利用深度网络提取图像特征，为目标域打上高置信度伪标签使得训练数据增强，采用MMD距离度量方法对齐源域和目标域的概率进行分布，同时设计伪标签损失同步迭代学习，更新模型作为下一次循环的训练模型直至模型收敛。在常用的领域自适应数据集Office31、Office-Home、ImageCLEF-DA以及Amazon-Review上实验表明，该模型相比之前域适应模型在准确度方面平均提升4%~8%，且模型的鲁棒性也明显增加。
基金项目
贵州省JMRH集成攻关大平台资助项目
国家自然科学基金资助项目(61762001)
贵州省教育厅创新群体重大项目(黔教合KY字［2018］034,［2019］069)
贵州省教育厅自然科学基金资助项目
青年科技人才成长项目(黔教合KY字［2020］131,［2018］337)
安顺学院研究生创新基金资助项目(asxyyjscx202104)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.10.0442
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第5期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1357-1361
文章编号: 1001-3695(2022)05-012-1357-05
发布历史
[2021-12-17] 优先出版
[2022-05-05] 印刷出版
引用本文
杨国庆, 郭本华, 钱淑渠, 等. 基于伪标签的无监督领域自适应分类方法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (5): 1357-1361. (Yang Guoqing, Guo Benhua, Qian Shuqu, et al. Pseudo label based unsupervised domain adaptation classification method [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (5): 1357-1361. )
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
《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
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