多粒度自适应图学习算法

跨域语义可提升

该算法通过多语义粒度学习，在领域自适应任务中提取源域与目标域间一致及个性化知识，提升跨域迁移性能。

Zheng, Zefeng · 滕少华 · Teng, Luyao · 张巍 · Wu, Naiqi

IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 2024

参数信息

验证数据集数量
7

技术优势

提取个性化知识

通过多粒度特征挖掘，获取类内样本间的个性化知识，弥补现有方法仅关注一致知识的不足，从而提升模型判别力。

目标样本自适应

自适应估计目标样本的可提升性，只利用语义提升的样本来学习变化分量，避免噪声干扰。

应用场景