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目前大多的域自適應(yīng)算法在源域與目標(biāo)域具有相同類別的場(chǎng)景下，利用標(biāo)簽豐富的源堿信息對(duì)標(biāo)簽稀少且分布相似的目標(biāo)堿數(shù)據(jù)進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)，取得了很多成果。然而，由于現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景的復(fù)雜性和開放性，源域和目標(biāo)域在類別空間上不盡相同，往往會(huì)各自包含一些類別未知且超出現(xiàn)有類別設(shè)定的樣本。對(duì)于這樣具有挑戰(zhàn)性的開放集場(chǎng)景，傳統(tǒng)的域自適應(yīng)算法將無能為力。為了有效解決上述問題，提出一種面向開放集的模糊域自適應(yīng)算法。該算法引用了不確定性的模糊化，計(jì)算目標(biāo)堿樣本的模糊隸屬度來學(xué)習(xí)源堿特征到目標(biāo)域特征空間的線性映射，通過迭代逐步將源域與目標(biāo)域轉(zhuǎn)化在冋一特征空間下。通過對(duì)無監(jiān)督和半監(jiān)督的圖像遷移任務(wù)的大量實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了該算法對(duì)于開放集場(chǎng)景下圖像分類的有效性。
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