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本发明涉及一种面向跨领域复杂视觉任务的孪生分类器确定性最大化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，构建神经网络框架并初始化；步骤2，将源域样本输入至特征生成器G中获得相应的特征表示；步骤3，在源域样本的标签信息的监督下，利用标准交叉熵损失函数计算在源域样本上模型预测输出p与真实标签y之间的经验风险误差等步骤；本发明的优越效果在于设计了一种新型的分类器确定性差异度量CDD，利用孪生分类器的目标预测间的类别相关性来衡量分类器的差异，同时会对目标特征的可鉴别性施加隐式的约束。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112801179 A
(43)申请公布日 2021.05.14
(21)申请号 202110107883.6
(22)申请日 2021.01.27
(71)申请人 北京理工大学
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