无监督域适应方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种无监督域适应方法，通过选择预训练模型，获取输入数据，根据预训练模型生成提示词，再根据输入数据与提示词生成预训练模型的目标数据。预训练模型包括文本编码器与图像编码器，将目标数据输入预训练模型的文本编码器与图像编码器，生成文本表征和图像表征。根据文本表征与图像表征训练预训练模型，获得目标模型。本发明专利技术通过上述步骤，提高了预训练模型在新领域任务中的表现，且通过生成提示词和数据增强，增加了训练数据的多样性和丰富性，同时也优化了模型的参数，提高了模型的鲁棒性和泛化能力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能领域，尤其涉及一种无监督域适应方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

1、近年来，深度学习在自然语言处理(nlp)和计算机视觉(cv)等领域取得了显著进展。预训练模型(如bert、gpt-3、resnet和vision transformer)在这些任务中表现出色。然而，这些预训练模型通常是在大规模标注数据集上进行训练，并且适应特定领域的数据。虽然预训练模型能够捕捉到丰富的语义和视觉特征，但当这些模型应用于新的领域或任务时，其性能可能会显著下降。这主要是因为预训练模型在训练过程中未能充分考虑目标领域的特定特征和数据分布。

2、域适应是一种解决该问题的技术，通过将预训练模型适应新的领域数据，提高其在目标任务中的性能。传统的域适应方法通常需要大量的目标领域标注数据，这在实际应用中可能难以获得。为此，无监督域适应方法引起了广泛关注。无监督域适应方法不依赖于目标领域的标注数据，而是通过对比学习、自监督学习等技术，使模型能够自适应目标领域的数据分布和特征。

3、现有的无监督域适应方法主要存在以下几个问题：

4本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种无监督域适应方法，其特征在于，所述无监督域适应方法包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的无监督域适应方法，其特征在于，所述根据所述文本表征与所述图像表征训练所述预训练模型的步骤包括：

3.如权利要求1中所述的无监督域适应方法，其特征在于，所述根据所述文本表征与所述图像表征训练所述预训练模型的步骤包括：

4.如权利要求3所述的无监督域适应方法，其特征在于，所述计算所述文本表征与所述图像表征之间的余弦相似度的步骤包括：

5.如权利要求1所述的无监督域适应方法，其特征在于，所述根据所述预训练模型生成提示词的步骤包括：</p>

6.如权...

【技术特征摘要】

1.一种无监督域适应方法，其特征在于，所述无监督域适应方法包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的无监督域适应方法，其特征在于，所述根据所述文本表征与所述图像表征训练所述预训练模型的步骤包括：

3.如权利要求1中所述的无监督域适应方法，其特征在于，所述根据所述文本表征与所述图像表征训练所述预训练模型的步骤包括：

4.如权利要求3所述的无监督域适应方法，其特征在于，所述计算所述文本表征与所述图像表征之间的余弦相似度的步骤包括：

5.如权利要求1所述的无监督域适应方法，其特征在于，所述根据所述预训练模型生成提示词的步骤包括：

6.如权利要求1所述的无监督域适应方法，其特征在于，所述将所述目标数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴建汉，王健宗，黄章成，孔令炜，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：