一种基于Transformer的多源无数据域自适应方法和系统.pdfVIP

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2023-08-02 发布于四川
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一种基于Transformer的多源无数据域自适应方法和系统.pdf

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本发明公开了一种基于Transformer的多源无数据域自适应方法和系统，属于迁移学习技术领域。每个源域训练一个包括特征提取器和分类器的模型；为每个源域分配一个权重系数，初始化老师模型和学生模型；在目标域数据集上，计算硬伪标签和软类别正交伪标签；联合信息最大化损失、基于硬伪标签和软类别正交伪标签的交叉熵损失，迭代更新权重系数和学生模型，再更新教师模型，直至学生模型和权重系数收敛；最后将收敛后的学生模型的知识蒸馏给目标域模型。本发明在特征提取器中引入视觉Transformer网络，有效地聚焦于图像

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116524249 A (43)申请公布日 2023.08.01 (21)申请号 202310420645.X G06N 3/096 (2023.01)