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一种基于特征和样本对抗共生的多任务学习方法及其系统

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专利号 2020105948932 专利名称 一种基于特征和样本对抗共生的多任务学习方法及其系统
专利类型 发明专利 国际分类 G06K9/62(20060101),G06N3/04(20060101),G06N3/08(20060101)
申请人 华南师范大学 申请地址 广东省广州市天河区中山大道西55号华南师范大学石牌区
发明人 谭琦 申请日期 2020-06-28
下证状态 未知 更新时间 2026-09-23 17:33:30
专利摘要 本发明涉及多任务深度学习领域,其提供了一种基于特征和样本对抗共生的多任务学习方法,包括以下步骤:S1、随机抽取任务的样本,生成与领域无关的共性隐式特征;S2、基于步骤S1中生成的共性隐式特征,生成高仿真的样本,该高仿真的样本作为步骤S1下一循环的任务样本;S3、循环步骤S1和S2,直到多任务的对抗博弈达到均衡时,生成最终的高仿真样本和高质量分类标签;本发明还提供了一种基于特征和样本对抗共生的多任务学习系统;本发明解决了领域分布差异和小样本问题,将极大提高机器学习系统的泛化性能,从而推动人工智能的诸多应用领域取得突破。本发明不但适用于多任务学习和迁移学习,也适用于多视图学习和多模态学习。

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