摘要
本发明公开了一种图像分类模型的领域自适应方法、系统及存储介质,构建域调节器生成网络;将所述域调节器生成网络加入到预训练的Transformer网络模型中,得到更新网络模型;基于预设的测试数据集对所述更新网络模型进行训练,得到图像分类模型。本发明方法由于在测试图像分类模型的过程中,利用域调节器生成网络生成的调节信息对Transformer网络模型中的自注意力模块的注意力分布进行调节,因此克服了图像分类模型从源域转到目标域进行预测时,因为领域漂移而导致的图像分类结果不准确的问题。本发明所提供的方法可以实现对图像的准确分类,显著提高图像分类的性能,并且操作简单,使用方便。
技术关键词
图像分类模型
调节器
网络单元
注意力
梯度下降算法
标志
可读存储介质
模型更新
模块
计算机
参数
程序
处理器
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无人平台
信息传输方法
信道状态信息
语义特征
预测信道状态
关键信息挖掘方法
数据
文本关键信息
生成知识图谱
文本段落
河流净化方法
拦污系统
无人机航测
水质监测传感器
水面清漂船
监控指标数据
深度学习模型
长短期记忆神经网络
告警策略
非易失性存储介质