[00041248]一种基于同态神经网络的跨领域图片分类方法
技术详细介绍
本发明涉及一种基于同态神经网络的跨领域图片分类方法，首先构建一个由同态子网络g和预测子网络f串联而成的神经网络架构，然后把跨领域图片的底层特征输入到同态子网络g中，通过同态子网络g提取出跨领域图片的同态特征，最后把跨领域图片的同态特征输入到预测子网络f中，通过预测子网络f预测图片的类别，本发明通过将跨领域图片的底层特征空间映射到同态特征空间中，充分利用了跨领域图片的同态不变性，减少了跨领域图片中有关领域信息的干扰，有效提高对跨领域图片的分类能力，另外，本方法最大限度地把从多源域图片学习到的知识迁移到多目标域图片上，保证了跨领域图片分类的鲁棒性，该分类方法不需要图片的先验领域知识，也不要求图片依领域划分。
