基于不确定驱动与未知扩散器的开集无源领域自适应方法

本发明公开的基于不确定驱动与未知扩散器的开集无源领域自适应方法，包括以下步骤：S1、构建初始模型，获取源域与目标域数据集，对源域数据集进行预训练，保留特征提取器，构建分类器，得到精细化模型；S2、提取目标域样本的特征表示，生成初始伪标签分配；S3、对伪标签进行细化，完成目标类别空间的探索；S4、对伪标签的不确定性进行估计，对目标类别空间进行层次类别探索；S5、构成损失函数；S6、将数据集输入到网络模型中进行训练，并通过损失函数优化模型。本发明的基于不确定驱动与未知扩散器的开集无源领域自适应方法，解决了在无法同时访问源数据和目标数据，且目标域包含未知类别时的领域自适应问题。