[发明专利]一种跨模态的迁移学习方法有效
| 申请号： | 202110477456.7 | 申请日： | 2021-04-30 |
| 公开（公告）号： | CN113139664B | 公开（公告）日： | 2023-10-10 |
| 发明（设计）人： | 蒋鑫龙;陈前;陈益强;张腾;谷洋 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算技术研究所 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06F18/214;G06F18/241 |
| 代理公司： | 北京泛华伟业知识产权代理有限公司 11280 | 代理人： | 王勇 |
| 地址： | 100190 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种跨模态的迁移学习方法，该方法通过构建迁移学习模型，用全局领域判别模块对齐边缘分布，用局部类别判别模块细粒度地从类别角度对齐特征的条件分布，用局部模态判别模块细粒度地从模态角度对齐特征的条件分布，该模型架构基于对抗网络的迁移学习的思想，能在训练过程中适配跨模态迁移学习中边缘分布差异和条件分布差异，并利用对抗训练去自适应学到更多可迁移特征，从而提高分类模型的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 跨模态 迁移 学习方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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