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J-GLOBAL ID：201902277845601925   整理番号：19A2791173

双判別器付きの耐性領域適応画像分類アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

An adversarial domain adaptation image classification algorithm with dual discriminators

著者 (2件)： Xu Hao (華東理工大学信息科学与工程学院,上海,200237) ,  Guo Weibin (華東理工大学信息科学与工程学院,上海,200237)
資料名： Jisuanji Gongcheng Yukexue  (Jisuanji Gongcheng Yukexue)
巻： 41  号： 9  ページ： 1656-1661  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2938A  ISSN： 1007-130X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 対抗ネットワークの出現は,学習に対抗するアイデアを,機械学習の異なった知識システムに導入して,新しい発展をもたらした。耐性の領域適応アルゴリズムに対して、一つの共有特徴抽出器抽出域不変特徴を利用し、判別器を判別し、両者は耐性の反復更新方式を通じて最適解に達した。データソースにおいて,対抗ネットワークと領域適応は,非常に類似した2つのドメインを生成する。目的関数において、両者は一致性を追求する。理論と論理構造から両者の内在類似性を分析し、すでに成熟した生成対抗ネットワーク体系を利用して、より深いレベルからさらに領域適応性能を向上させることを試みた。クラス比により,2つの識別子を用いて,既存の耐性領域適応アルゴリズムに存在する”モード崩壊”問題を解決し,そして,偽ラベルを用いて,構造上の完全化を,提案した。最後に,標準領域適応タスクに関する実験は,このアルゴリズムの実現可能性と有効性を示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 有効性 ,  不変性 ,  機械学習 ,  *アルゴリズム ,  ネットワーク ,  *画像 ,  類似性 ,  目的関数 ,  特徴抽出
準シソーラス用語： 識別子 ,  論理構造 ,  最適解 ,  適応アルゴリズム ,  *分類アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 判別 ,  耐性 ,  適応 ,  画像分類 ,  アルゴリズム