[发明专利]一种面向异构用户的迁移学习方法有效
| 申请号： | 202011195428.8 | 申请日： | 2020-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN112257806B | 公开（公告）日： | 2023-06-20 |
| 发明（设计）人： | 叶阿勇;张娇美 | 申请（专利权）人： | 福建师范大学 |
| 主分类号： | G06F18/241 | 分类号： | G06F18/241;G06F18/2135;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/096;G06N20/00 |
| 代理公司： | 福州君诚知识产权代理有限公司 35211 | 代理人： | 戴雨君 |
| 地址： | 350108 福建省福州*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明公开一种面向异构用户的迁移学习方法，服务器和其他参与者不会获得原始数据，一定程度上降低隐私泄露的风险。其次，通过域定界和二次降维筛选，样本数据与分类目标相关性更高，能够适应用户异构性，分类效果更好，能够极大程度上满足分类准确率高的需求。另一方面，Softmax和CNN的循环双分类算法，有监督的学习指导无监督的学习，提高标签不足数据分类精确度。本发明将本地端多渠道获取的数据，进行源域和目标域的选择和定界，以保证迁移学习有足够的数据量。在此基础上，满足多目标输出的需求并且提高分类准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 用户 迁移 学习方法 | ||
【主权项】：
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