[发明专利]一种跨域任务深度学习识别方法有效
| 申请号： | 202110829209.9 | 申请日： | 2021-07-22 |
| 公开（公告）号： | CN113610121B | 公开（公告）日： | 2023-09-29 |
| 发明（设计）人： | 王宇超;彭超;邹德鑫;傅荟璇;王成龙;王辉;周斌 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06F18/2415 | 分类号： | G06F18/2415;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种跨域任务深度学习识别方法，从多个训练环境中估计非线性，不变因果预测因子，使模型只根据主体的特征预测，步骤一、生成生成主体特征与背景特征无关的数据集；步骤二、搭建门控参数增强网络模型；步骤三、计算损失函数；步骤四、训练并且保存参数；步骤五、将待识别样本输入步骤四训练后的分类器并输出识别结果。对比于现有的其它方法(如CLP,ALP,PGD,VIB),本发明提出的CDI方法能够很好地抑制背景对于主体识别的影响，准确率和稳定性远高于其它现有方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 任务 深度 学习 识别 方法 | ||
【主权项】：
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