深度学习与迁移学习结合：加权解耦语义表达在多源领域自适应中的应用

"加权解耦语义表达的多源领域自适应方法" 本文主要探讨了深度学习在面临数据采集和标注成本高昂问题时的一种解决方案——迁移学习，特别是多源领域自适应方法。深度学习虽然在诸多领域取得了显著成果，但其对大量高质量标注数据的依赖成为推广的一大障碍。迁移学习通过利用已有的有标签源数据和无标签目标数据，旨在提高模型在新领域的泛化能力，从而克服数据分布不一致的问题。 论文提出了一个基于加权解耦语义表达的多源领域自适应框架。该框架的核心思想是假设观测数据是由语义隐变量和领域隐变量这两组独立的隐变量共同生成的。为了实现这一目标，作者设计了一个双重对抗网络，该网络能够分别提取出语义信息和领域信息，确保它们的解耦。 在处理语义信息方面，文章提出了三种不同的聚合策略，目的是得到不受领域影响的语义表达。这些策略有助于在不同源之间通用语义特征的构建，从而增强模型的泛化性能。最后，使用领域不变的语义表达来进行图像分类任务，以验证方法的有效性。 为了证明所提方法的有效性和鲁棒性，研究人员在多个多源领域自适应数据集上进行了对比实验。实验结果表明，该方法能够有效地适应新的领域，并在降低领域差异影响的同时，保持或提高模型的分类性能。 关键词：迁移学习、多源领域自适应、解耦表达、变分推理。中图法分类号为TP181，文章发表在《软件学报》2022年第33卷第12期，页码为4517-4533。 参考格式： 蔡瑞初，郑丽娟，李梓健. 加权解耦语义表达的多源领域自适应方法. 软件学报, 2022, 33(12): 4517-4533. http://www.jos.org.cn/1000-9825/6366.htm Cai RC, Zheng LJ, Li ZJ. Multi-source Domain Adaptation of Weighted Disentangled Semantic Representation. Ruan Jian Xue Bao/Journal of Software, 2022.