基于距离熵加权的通用域自适应图像分类方法

本发明公开的基于距离熵加权的通用域自适应图像分类方法，具体步骤为：步骤1，获取源域数据和目标域数据，步骤2，建立模型并预训练；步骤3，将源域数据和目标域数据映射到超球面；步骤4，将源域所有类原型设置为0；步骤5，计算源域类别权重与目标域样本权重；步骤6，利用权重加权训练模型，利用领域判别器D进行对抗训练，确定数据来自源域还是目标域；获取加权对抗损失；步骤7，筛选目标域样本，得到目标域辅助域，输出图像进行分类。本发明公开的基于距离熵加权的通用域自适应图像分类方法，解决了现有技术中存在的模型无法有效区分和识别目标域的私有类别，导致图像分类不清楚的问题。