模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2019, Vol. 32 Issue (6): 481-493    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201906001
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基于最优输运的迁移学习
车令夫1, 田宇坤1, 朱海平1, 张军平1
1.复旦大学 计算机科学技术学院 上海市智能信息处理重点实验室 上海 200433
Optimal Transport Based Transfer Learning
CHE Lingfu1, TIAN Yukun1, ZHU Haiping1, ZHANG Junping1
1.Shanghai Key Laboratory of Intelligent Information Processing, School of Computer Science, Fudan University, Shanghai 200433

全文: PDF (1014 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

迁移学习的目的是将源领域学习的信息迁移至目标领域.针对目标领域为源领域的子流形的情形,文中提出迁移学习算法(Optlearn).算法为源领域求取一组权重,期望带权的源领域和目标领域尽可能相似.采用最优输运理论,减小带权源领域和目标领域间的差异.在最优输运理论上,改进对偶Sinkhorn散度,适用于子流形情形,同时提出快速计算算法.通过人群计数任务测试文中算法,在避免对每个固定摄像头进行标注的巨大开销的同时,Optlearn获得较好的计数性能.

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作者相关文章
车令夫
田宇坤
朱海平
关键词 迁移学习最优输运人群计数子流形    
Abstract

The goal of transfer learning is to transfer information learned from the source domain to the target domain. A transfer learning method, Optlearn, is proposed for the case of the target domain being a sub-manifold of the source domain. The source domain is weighted to make the weighted source domain and the target domain as similar as possible. The optimal transport theory is employed to minimize the difference between the weighted source domain and the target domain. Furthermore, the dual-Sinkhorn divergence is improved to suit the sub-manifold. Meanwhile, a fast computing algorithm is proposed for Optlearn. The proposed algorithm is tested on the task of pedestrian counting. Experimental results show that Optlearn obtains good counting accuracy as well as avoids the high cost of labeling data for each fixed camera.

Key wordsTransfer Learning    Optimal Transport    Pedestrian Counting    Sub Manifold   
收稿日期: 2019-04-12     
ZTFLH: TP 181  
基金资助:

国家自然科学基金项目(No.61673118)、上海浦江人才计划(No.16PJD009)资助

作者简介: 车令夫,硕士研究生,主要研究方向为机器学习、计算机视觉、智能交通系统、人群计数.E-mail:lfche16@fudan.edu.cn.田宇坤,硕士研究生,主要研究方向为机器学习、计算机视觉、智能交通系统、人群计数.E-mail:yktian17@fudan.edu.cn.朱海平,博士研究生,主要研究方向为机器学习、计算机视觉.E-mail:hpzhu14@fudan.edu.cn.张军平(通讯作者),博士,教授,主要研究方向为机器学习、智能交通系统、图像处理.E-mail:jpzhang@fudan.edu.cn.
引用本文:   
车令夫, 田宇坤, 朱海平, 张军平. 基于最优输运的迁移学习[J]. 模式识别与人工智能, 2019, 32(6): 481-493. CHE Lingfu, TIAN Yukun, ZHU Haiping, ZHANG Junping. Optimal Transport Based Transfer Learning. , 2019, 32(6): 481-493.
链接本文:  
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