【摘 要】
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域对抗学习是一种主流的域适应方法,它通过分类器和域判别器来学习具有可区分性的域不变特征;然而,现有的域对抗方法大多利用一阶特征来学习域不变特征,忽略了具有更强表达能力的二阶特征。提出了一种条件对抗域适应网络,通过联合建模图像的二阶表征以及特征和分类器预测之间的互协方差以便更有效地学习具有区分性的域不变特征;此外,引入了熵条件来平衡分类器预测的不确定性,以保证特征的可迁移性。提出的方法在两个常用的域
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61971086)。
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域对抗学习是一种主流的域适应方法,它通过分类器和域判别器来学习具有可区分性的域不变特征;然而,现有的域对抗方法大多利用一阶特征来学习域不变特征,忽略了具有更强表达能力的二阶特征。提出了一种条件对抗域适应网络,通过联合建模图像的二阶表征以及特征和分类器预测之间的互协方差以便更有效地学习具有区分性的域不变特征;此外,引入了熵条件来平衡分类器预测的不确定性,以保证特征的可迁移性。提出的方法在两个常用的域适应数据库Office-31和ImageCLEF-DA上进行了验证,实验结果表明该方法优于同类方法并获得
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由于无监督环境下特征选择缺少类别信息的依赖,所以利用模糊粗糙集理论提出一种非一致性度量方法DAM(disagreement measure),用于度量任意两个特征集合或特征间引起的模糊等价类含义的差异程度。在此基础上实现DAMUFS无监督特征选择算法,其在无监督条件下可以选择出包含更多信息量的特征子集,同时还保证特征子集中属性冗余度尽可能小。实验将DAMUFS算法与一些无监督以及有监督特征选择算法
对于基于划分的聚类算法随机选取初始聚类中心导致初始中心敏感,聚类结果不稳定、集群效率低等问题,提出一种基于MapReduce框架和改进的密度峰值的划分聚类算法(based on MapReduce framework and improved density peak partition clustering algorithm,MR-IDPACA)。首先,通过自然最近邻定义新的局部密度计算方式,
基于表示的分类(representation-based classification,RC)通常使用所有类的训练样本来表示测试样本。然而,是否需要使用全部类来表示测试样本仍有待研究。为此,提出一种两阶段表示分类框架。首先使用RC算法计算测试样本相对于全部类的训练样本的表示系数,找出前k(k≥1)个具有最小表示误差的类;然后利用该k个类的训练样本,再次应用RC算法对测试样本进行表示,并通过从这k个
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基于折叠技术的洗牌算法具有较好的数据置乱效果,可以满足大数据抽样的前提条件。为证明置乱后的数据集在经过抽样后内部规则不被破坏,通过数据挖掘的方法对抽样前后的数据进行关联规则分析。对比所得关联规则的支持度、置信度,以及事务出现的频率,发现经过折叠洗牌算法置乱后的数据在抽样前后所得到的关联规则变化相对稳定,并通过与现有算法的时间效率以及抽样总体误差作对比,进一步在理论上得出大数据抽样具有有效性,即可以