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面向弱匹配的跨媒异构迁移学习
被引量：
1
1
作者
赵鹏
高浩渊
+1 位作者
姚晟
杜奕
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第11期1963-1972,共10页
针对面向弱匹配的跨媒异构迁移学习中存在的迁移学习性能不高的问题,提出了一种基于平衡异构距离的混合拉普拉斯特征映射的跨媒异构迁移学习方法.利用大量非成对数据和相对少量的成对数据蕴含的语义信息,获取不同媒体域原始特征空间到...
针对面向弱匹配的跨媒异构迁移学习中存在的迁移学习性能不高的问题,提出了一种基于平衡异构距离的混合拉普拉斯特征映射的跨媒异构迁移学习方法.利用大量非成对数据和相对少量的成对数据蕴含的语义信息,获取不同媒体域原始特征空间到潜在公共特征空间的映射矩阵;并在跨媒异构迁移学习中,构建混合图拉普拉斯矩阵,不仅保持了同一域下样本间的流形结构,而且保持不同域下样本间的流形结构;提升训练获得的模型在跨媒异构目标域的分类预测性能.在2个公共数据集NUS-WIDE和LabelMe上进行实验,表明了在成对数据的基础上,利用大量非成对数据可以增加模型的准确率和鲁棒性.
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关键词
跨媒异构迁移学习
弱匹配问题
异
构
距离
混合图拉普拉斯矩阵
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职称材料
题名
面向弱匹配的跨媒异构迁移学习
被引量：
1
1
作者
赵鹏
高浩渊
姚晟
杜奕
机构
安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
安徽大学计算机科学与技术学院
上海第二工业大学工学部
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第11期1963-1972,共10页
基金
国家自然科学基金(61602004)
安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2018A0013,KJ2017A011)
+1 种基金
安徽省自然科学基金(1908085MF188,1908085MF182)
安徽省重点研究与开发计划项目(1804d08020309)
文摘
针对面向弱匹配的跨媒异构迁移学习中存在的迁移学习性能不高的问题,提出了一种基于平衡异构距离的混合拉普拉斯特征映射的跨媒异构迁移学习方法.利用大量非成对数据和相对少量的成对数据蕴含的语义信息,获取不同媒体域原始特征空间到潜在公共特征空间的映射矩阵;并在跨媒异构迁移学习中,构建混合图拉普拉斯矩阵,不仅保持了同一域下样本间的流形结构,而且保持不同域下样本间的流形结构;提升训练获得的模型在跨媒异构目标域的分类预测性能.在2个公共数据集NUS-WIDE和LabelMe上进行实验,表明了在成对数据的基础上,利用大量非成对数据可以增加模型的准确率和鲁棒性.
关键词
跨媒异构迁移学习
弱匹配问题
异
构
距离
混合图拉普拉斯矩阵
Keywords
cross-media heterogeneous transfer learning
semi-paired problem
heterogeneous distance
mixed graph Laplacian matrix
分类号
TP391.41 [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
面向弱匹配的跨媒异构迁移学习
赵鹏
高浩渊
姚晟
杜奕
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019
1
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