发明专利 已授权

一种基于类相关矩阵特征值分解的域自适应方法

📄 申请号:CN202111079811.1 📄 发布日:2026/08/26

著录项目信息

申请日
2021-09-15
公开号
CN113822353A
公开日
2021-12-21
申请人
南京邮电大学
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

图像识别, 自然语言处理, 医学影像分析, 工业视觉检测, 智能监控

摘要

一种基于类相关矩阵特征值分解的域自适应方法。该种域自适应方法,解决了源域和目标域之间的欠适配和不平等问题,使得对参数的选择敏感度降低,而收敛度更高分类精度更加准确。该种域自适应方法,与现有的经典分类方法相比,能够做出更准确的判断。本发明方法并没有使用过于繁杂的函数设计,使得网络的训练时间大大缩短。本发明方法使用基于对抗性的方法,使得特征提取器和分类器能够自动学习目标域和源域之间的度量区别。而不是通过人为定义,避免了可能出现的人工偏差。
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

议价
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:9 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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