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题名基于渐进式双重对齐的无源无监督领域自适应方法
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作者
杨艳
陈利娟
唐宋
叶茂
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机构
上海理工大学机器智能研究院
上海电机学院电气学院
电子科技大学计算机科学与工程学院
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出处
《智能计算机与应用》
2024年第1期1-7,15,共8页
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基金
国家自然科学基金(62206168)。
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文摘
无源领域自适应的核心任务是利用无标签的目标域数据,将预训练好的源模型迁移到目标领域。基于深度聚类的方法需要在自监督学习过程中挖掘辅助信息来正则化特征分布对齐,而辅助信息中噪声常常误导该对齐过程;基于伪源域的对抗学习方法进行概率分布对齐,对所构建伪源域质量十分敏感。针对现有方法存在的不足,本文提出了一种基于渐进式双重对齐的无源无监督领域自适应方法,在进行深度聚类的同时,进行域对齐,缓解深度聚类中伪标签的噪声。首先,通过超近邻增强样本生成高质量伪源域,以克服源域不可见的问题;其次,利用对抗学习,实现两个域的概率分布初对齐;最后,引入深度特征相似,进一步强化对齐效果。在两个公开数据集上的实验结果表明了其有效性。
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关键词
领域自适应
对抗学习
自监督学习
伪源域
深度聚类
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Keywords
domain adaptation
adversarial learning
self-supervised learning
pseudo source domain
deep clustering
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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