基于相似度学习的多源迁移算法

发布时间：2018-06-04 23:54

  本文选题：相似度学习 + 多源域　； 参考：《控制与决策》2017年11期

【摘要】：针对与测试数据分布相同的训练数据不足,相关领域中存在大量的、与测试数据分布相近的训练数据的场景,提出一种基于相似度学习的多源迁移学习算法(SL-MSTL).该算法在经典SVM分类模型的基础上提出一种新的迁移分类模型,增加对多源域与目标域之间的相似度学习,可以有效地利用各源域中的有用信息,提高目标域的分类效果.实验的结果表明了SL-MSTL算法的有效性和实用性.
[Abstract]:In view of the lack of training data with the same distribution of test data and the existence of a large number of training data similar to those of test data in related fields, a multi-source transfer learning algorithm based on similarity learning is proposed. Based on the classical SVM classification model, this algorithm proposes a new migration classification model, which increases the similarity learning between the multi-source domain and the target domain. It can effectively utilize the useful information of each source domain and improve the classification effect of the target domain. The experimental results show the effectiveness and practicability of SL-MSTL algorithm.
【作者单位】： 江南大学数字媒体学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61170122,61272210) 江苏省自然科学基金项目(BK20130155)
【分类号】：TP181

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5 张s，

本文编号：1979432