基于低秩交叉重构的领域自适应算法

郭蔚颖; 房小兆; 吴宝昌; 滕少华

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基于低秩交叉重构的领域自适应算法

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摘要

为了解决现有领域在自适应方法中忽略了整个数据域内部结构的信息和源域与目标域之间的差异问题,提出了一种新的基于低秩交叉重构的领域自适应方法.通过对源域和目标域的交叉重构来构造新的源域与目标域,使得同类数据相互交织,缩短了同类数据之间的距离;通过对重构矩阵施加低秩约束,将2个域的同类数据对齐,以此来充分挖掘源域和目标域同类数据之间的内在结构信息,并利用该结构信息来学习分类器,从而取得更好的跨域识别效果.在5个公开数据集上的实验结果表明:该方法具有较高的跨域识别准确率.

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来源
《江西师范大学学报：自然科学版》 |2021年第4期|390-397|共8页
作者
郭蔚颖; 房小兆; 吴宝昌; 滕少华;
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作者单位

广东工业大学计算机学院;

广东广州510006;

广东工业大学自动化学院;

广东广州510006;

广东金融学院公共管理学院;

广东广州510520;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
领域自适应; 交叉重构; 低秩约束; 跨域识别;

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