基于相似度学习的多源迁移算法

来源 :控制与决策 | 被引量 : 0次 | 上传用户：qinghuawuqiong

【摘要】

：

针对与测试数据分布相同的训练数据不足,相关领域中存在大量的、与测试数据分布相近的训练数据的场景,提出一种基于相似度学习的多源迁移学习算法(SL-MSTL).该算法在经典SVM

【作者】

：

卞则康王士同

【机构】

：

江南大学数字媒体学院,

【出处】

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控制与决策

【发表日期】

：

2017年11期

【关键词】

：

相似度学习多源域迁移学习 SVM 迁移分类

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针对与测试数据分布相同的训练数据不足,相关领域中存在大量的、与测试数据分布相近的训练数据的场景,提出一种基于相似度学习的多源迁移学习算法(SL-MSTL).该算法在经典SVM分类模型的基础上提出一种新的迁移分类模型,增加对多源域与目标域之间的相似度学习,可以有效地利用各源域中的有用信息,提高目标域的分类效果.实验的结果表明了SL-MSTL算法的有效性和实用性.

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