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摘要
迁移学习技术可以利用经验信息辅助当前任务,已在计算机视觉和语音识别领域得到广泛应用,但在电磁领域还没有取得明显的成就。电磁环境变化速度快,源数据或分类器模型在新环境中性能会显著下降,重新训练不仅需要大量的数据且费时费力。迁移学习技术与电磁目标识别任务十分相关,本文采用实测电磁目标数据集,探索迁移学习在解决电磁目标小样本问题中的几种应用,包括同类目标迁移和异类目标迁移。实验结果表明,通过将预训练模型迁移到目标域小样本识别任务,当目标域为同类源且标记样本只有20个情况下,相较于非迁移模型,验证准确率提高25%,并且大大缩短了目标域训练时间;当目标域为异类源时,也能够在保证识别准确率的同时使训练时间少于源域的1/5。
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