The invention is a domain adaptation method based on deep network and countermeasure technology, which involves deep learning, migration learning, domain adaptation, convolution neural network, countermeasure network and other technologies. On the basis of fine-tuning Alexnet, we add two confrontational subnets to correct the differences between samples in different domains in confrontation, and learn the shareable features in the high level layer. This method can effectively reduce the cost of manual marking in large data environment, and has a certain practical significance. Based on the new upper bound of target risk error, the algorithm is innovative. The algorithm mainly includes initialization stage and network training stage. In the initialization stage, a new neuron layer is constructed according to the new error upper bound, and the corresponding loss and regularization items are added, and the network and data set are initialized. In the training stage, the original hyper-parameters are replaced by probability threshold. According to the SDG algorithm of probability iteration, several iteration cycles are run until the conditions are satisfied and the training is finished. Finally, the trained network can effectively replace the manual labeling process and obtain more and more accurate labeled samples.
【技术实现步骤摘要】
一种基于深度网络和对抗技术的领域适配方法
本专利技术了一种基于深度网络和对抗技术的领域适配算法,算法涉及包括卷积神经网络、深度学习、机器学习优化,属于人工智能领域。特别涉及基于公式推导的新的误差上届增加多分支结构和损失函数,在子网中对抗后将预训练好的AlexNet微调,涉及出一种新的组合对抗网络,能够有效的完成人工智能中的领域适配(迁移学习)任务,在不同领域间进行知识的表示迁移。
技术介绍
数据集偏移是机器学习领域中一个不容忽视的问题。数据集是描述现实世界物体的片面化表述,在描述同一个物体集合的数据集上训练相同结构的模型,泛化能力往往存在偏差,效果不够理想。数据集偏移降低了模型在同一类物体上的泛化能力。对于真实世界而言,数据集偏移可以理解为模型在数据集上发生了过拟合问题。域适配尝试解决数据集偏移问题,基于源领域和目标领域间的相似性、差异性提高模型在目标领域数据上的表现。深度学习的发展使得深层次的学习模型具有更多需要学习的参数,也意味着需要大量的样本训练模型。另一方面,寻找到数量足够的有标签样本支撑模型训练是极为困难的。
技术实现思路
为了解决上述问题,本专利技术一种基于深度网络和对抗技术的领域适配方法,不仅能够有效的修正领域数据之间的偏移问题,而且可以学习到领域间共享的表示空间,算法可以适用于无监督的领域适配任务,即目标领域不需要存在任何的标签就可运行。本专利技术的领域适配方法能够省去大量的人力标记工作,对于解决大数据下标记数据稀少的问题有着广泛的实用性。本专利技术一种基于深度网络和对抗技术的领域适配方法,主要包括以下步骤:步骤1:获取源领域的样本和标签以及目 ...
【技术保护点】
1.本专利技术一种基于深度网络和对抗技术的领域适配方法,在深度卷积神经网络采用对抗损失和并行结构缩小领域间分布差异。
【技术特征摘要】
1.本发明一种基于深度网络和对抗技术的领域适配方法,在深度卷积神经网络采用对抗损失和并行结构缩小领域间分布差异。2.该算法主要包括三个阶段:网络结构构造,对抗损失函数构造,并行化反向传播。3.网络具有多个输入和多个输出,在同义词训练中完成一个有监督任务和一个无监督任务。4.在输入阶段,超参数需要被精细的...
【专利技术属性】
技术研发人员:丁世飞,张昊天,杜鹏,
申请(专利权)人:中国矿业大学,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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