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迁移拉普拉斯总间隔支持向量机
被引量：
5
1
作者
陆兵
周国华
+1 位作者
顾晓清
殷新春
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期40-48,共9页
为了提高半监督分类器在已标记和未标记样本的数量均不足时的分类性能,该文在迁移学习的基础上,提出了一种迁移拉普拉斯总间隔支持向量机。首先提出了联合最大均值差异度量准则,从全局和局部两方面衡量不同领域间的分布差异,并将迁移学...
为了提高半监督分类器在已标记和未标记样本的数量均不足时的分类性能,该文在迁移学习的基础上,提出了一种迁移拉普拉斯总间隔支持向量机。首先提出了联合最大均值差异度量准则,从全局和局部两方面衡量不同领域间的分布差异,并将迁移学习的思想引入半监督学习框架,提出了迁移拉普拉斯总间隔支持向量机。实现源域的知识到目标域的迁移,提高了目标域分类器的性能。8个迁移数据集上的实验结果证明,该方法能处理目标域标记和未标记数据均不足场景下的分类任务。
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关键词
迁移学习
支持向量机
分类
半监督
总间隔
最大均值差异度量
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职称材料
题名
迁移拉普拉斯总间隔支持向量机
被引量：
5
1
作者
陆兵
周国华
顾晓清
殷新春
机构
常州工业职业技术学院信息工程系
扬州大学信息工程学院
常州大学信息科学与工程学院
出处
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期40-48,共9页
基金
国家自然科学基金(61472343
61806026)
+1 种基金
江苏省自然科学基金(BK20180956)
常州工业职业技术学院创新团队项目(YB201813101005)
文摘
为了提高半监督分类器在已标记和未标记样本的数量均不足时的分类性能,该文在迁移学习的基础上,提出了一种迁移拉普拉斯总间隔支持向量机。首先提出了联合最大均值差异度量准则,从全局和局部两方面衡量不同领域间的分布差异,并将迁移学习的思想引入半监督学习框架,提出了迁移拉普拉斯总间隔支持向量机。实现源域的知识到目标域的迁移,提高了目标域分类器的性能。8个迁移数据集上的实验结果证明,该方法能处理目标域标记和未标记数据均不足场景下的分类任务。
关键词
迁移学习
支持向量机
分类
半监督
总间隔
最大均值差异度量
Keywords
transfer learning
support vector machine
classification
semi-supervised
total margin
maximum mean discrepancy
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
迁移拉普拉斯总间隔支持向量机
陆兵
周国华
顾晓清
殷新春
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
5
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