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摘 要:本发明请求保护一种基于深度迁移学习的图片分类方法,其中,所述的领域适应至少包含两个领域的数据,分别为源域和目标域,并且源域数据为已标记的样本数据.所述方法主要包括以下步骤:步骤1)数据准备阶段.准备源域数据和目标域数据,确定目标类别集合.步骤2)特征提取模型构建阶段.使用ResNet和自注意力网络构建基础特征提取模型.步骤3)领域对抗模型构建阶段.使用领域对抗模型预测样本类别和样本领域;步骤4)训练阶段.对源域和目标域样本进行领域标记,设置基于样本迁移权重的损失函数.步骤5)预测阶段.对目标域数据进行预测,将类别预测结果作为最终结果.本发明降低标记成本,达到知识迁移的目的。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910016242.2 | 专利名称: | 一种基于深度迁移学习的图片分类方法 |
申请日: | 2019-01-08 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06N3/04搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |