发明专利 已授权

一种区分简单与困难样本的无监督域适应方法

📄 申请号:CN202210377197.5 📄 发布日:2026/08/04

著录项目信息

申请日
2022-04-11
公开号
CN114781647B
公开日
2025-12-12
申请人
南京信息工程大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

计算机视觉, 自然语言处理, 模型泛化, 跨域图像识别, 智能系统自适应

摘要

本发明公开了一种区分简单与困难样本的无监督域适应方法,包括:依据目标域样本的熵值来对目标域样本进行区分,将熵值大于等于预设熵值阈值的样本定义为简单样本,将熵值小于预设熵值阈值的样本定义为困难样本;对于分类为简单样本的目标域样本,采用源域训练好的分类器对其分配伪标签;对于分类为困难样本的目标域样本,利用步骤S2中分配好伪标签的简单样本将无监督域适应调整为半监督域适应,通过源域标签和目标域简单样本的标签来训练得到更加鲁棒的分类器,计算类中心,分别优化域间对比对齐和实例对比对齐,以减少域间和域内差异。本发明能够解决现有的域适应方法中对于目标域困难样本分类错误的问题。

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这项专利是否已经下证?

是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN114781647B

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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