一种非相同标签空间的无监督部分对抗自适应方法及系统

本发明涉及心电图分析技术领域，公开了一种非相同标签空间的无监督部分对抗自适应方法及系统，所述方法包括：构建深度学习诊断模型、特征提取器、特征分类器和全连接特征处理器；根据源域分类损失构造熵最小化损失函数；计算得到选择因子，根据所述选择因子调整源域数据在所述诊断模型训练中的权重；构建所述诊断模型训练过程中的最终损失函数，通过最小化所述最终损失函数优化所述特征提取器、特征分类器和全连接特征处理器。通过以上方法,实现了一种非相同标签空间的无监督部分对抗自适应系统，通过引入EL损失函数、选择因子和最终损失函数对模型进行对抗训练，能够有效提升深度学习模型的跨域迁移性能，保证模型在非相同标签空间的诊断性能。