发明专利已授权

一种面向领域泛化任务的跨域数据增强方法

📄 申请号：CN202310615665.2 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2023-05-29

公开号

CN116578872B

公开日

2025-11-21

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_214

IPC 分类号

G06F18_214 , G06N3_08 , G06N3_04 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法迁移学习数据增强

应用场景

计算机视觉, 自然语言处理, 模型训练, 跨域识别, 智能系统

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摘要

本发明公开了一种面向领域泛化任务的跨域数据增强方法，包括从K个领域的原始数据集中采样若干个样本，并将各样本依次输入到网络模型中进行训练。本面向领域泛化任务的跨域数据增强方法通过不重复随机选择其中一个领域的历史统计量对另一个领域的特征图进行跨域数据增强操作得到新特征图，其余领域的特征图也采用同样方式进行跨域数据增强操作，最终得到所有领域的新特征图，然后继续前向传播，完成一批样本数据的训练，并且通过指数移动平均算法，可以不断收集新批次样本的统计量，最终所得统计量近似表示每个领域原始数据集的完整风格信息，实现了提取领域整体风格信息的目的，且真实全面。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种远洋渔获物分级预冷装置及其应用

当前第 / 件

基于自适应个性化联邦学习的车联网隐私保护轨迹预测方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F18_214)

G06F18_00 G06F18_10 G06F18_15 G06F18_20 G06F18_21 G06F18_211 G06F18_2111 G06F18_2113 G06F18_2115 G06F18_213 G06F18_2131 G06F18_2132 G06F18_2134 G06F18_2135 G06F18_2136 G06F18_214 G06F18_22 G06F18_23 G06F18_231 G06F18_2321 G06F18_23213 G06F18_2323 G06F18_2337 G06F18_24 G06F18_241 G06F18_2411 G06F18_2413 G06F18_2415 G06F18_243 G06F18_2431 G06F18_2433 G06F18_2451 G06F18_25 G06F18_26 G06F18_27 G06F18_40 覆盖36个领域

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