一种不同辅助样本正负比例的迁移学习方法

作者：李远清; 汤佳易

来源：2018-11-23, 中国, CN201811403924.0.

本发明公开了一种不同辅助样本正负比例的迁移学习方法,包括步骤：1)将目标训练集分为K份,采用K折交叉验证,得到原始分类准确率；2)从辅助样本集中随机抽取不同正负样本比例的辅助样本子集；3)将不同正负样本比例的辅助样本子集和目标训练集合并进行迁移学习,并采用K折交叉验证,得到迁移学习分类准确率；4)求得各类正负样本比例的辅助样本子集给目标训练集带来的准确率的提升程度；5)对于每种比例,多次迭代,求出其迁移学习平均提升程度,并以此为目标训练集选择最好的正负样本比例的辅助样本子集,从而进行迁移学习并对目标测试集进行预测。本发明为一种新的评价标准用于评价迁移学习给目标训练集带来的准确率的提升程度。

• 单位
  华南理工大学