【摘 要】
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无监督域适应技术（UDA）被广泛用于（1）利用来自相关源域的丰富标签数据处理目标域的标记数据的稀缺;（2）降低训练下游模型的成本,使模型能够在其他网络上重用。已有深度UDA方案往往忽略或自动删除非共享大数据,达到相同共享类别下小数据分布间的最优迁移效果,无法满足大数据时代背景下快速有效学习与海量复杂数据的需求。本课题研究面向非共享大数据的小应用任务迁移学习关键技术,以食材大数据餐厅识别小任务迁移场
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无监督域适应技术（UDA）被广泛用于（1）利用来自相关源域的丰富标签数据处理目标域的标记数据的稀缺;（2）降低训练下游模型的成本,使模型能够在其他网络上重用。已有深度UDA方案往往忽略或自动删除非共享大数据,达到相同共享类别下小数据分布间的最优迁移效果,无法满足大数据时代背景下快速有效学习与海量复杂数据的需求。本课题研究面向非共享大数据的小应用任务迁移学习关键技术,以食材大数据餐厅识别小任务迁移场景作为切入点,对大数据小任务迁移学习过程进行建模,致力于同时实现大数据的自动清洗、非共享且不平衡迁移学习。本文涉及的主要工作可以总结为如下:（1）针对高噪音自动清洗去噪问题,本文利用多标签分类和卷积神经网络构建AutoClean模型,建立大数据自动清洗机制;确保落地食材采购流程中,从大数据自动清洗模块、多任务Auto-Clean分类模型以及高并发Web部署进行了架构设计;详细阐述了功能需求分析、使用Caffe深度框架训练模型、使用Tornado对食材图像分类服务搭建Restful API;经过多次测试,多任务Auto-Clean分类模型的Top 1准确率达到96.3%,Top 5准确率达到99.5%,且系统压测中QPS能够达到43.6,满足高并发需求;最后对日志进行分析和提出高并发改进方案。（2）针对实验室到真实环境的迁移问题和食材数据不平衡问题,对非共享且不平衡迁移学习任务进行形式化定义;创新性的提出一种基于层级图推理的通用图对抗域适应框架GADA,目标是利用先验层次知识,以图推理增强领域对抗对齐特征表示。在对抗域自适应方法中加入了层级图推理（HGR）,通过层次注意力、非线性映射和图归一化来学习直接的语义模式,HGR层通过节点预测将局部特征聚合到层级图节点,并通过所有源类的层次图推理增强域对抗性对齐特征。GADA作为一个通用的图对抗域适应模型,可以嵌入到所有基于对抗的域适应算法,且很容易扩展大多数UDA方案,并大幅提升迁移效果。在双域不平衡的设定下,Meal-300数据集下有8个迁移任务,Office-Home数据集有6个迁移任务,本文提出的GADA（HGR）在基于对抗域适应算法上（如CDAN、MDD和GVBGD）,均有大幅度提升,证明提出算法模型的高效性和层级图的强大推理能力。
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