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深度堿適應作為遷移學習最常見的問題之一，已經在許多機器學習應用中獲得了優異的性能。然而，現有的深度域適應方法在減小域偏差時單一適配完全連接層，忽視了卷積層的空間信息和語義上下文信息，造成在知識遷移過程中丟失重要信息。為此，文中將基于實例的域適應與基于特征的域適應相結合，提出了基于PE散度實例過濾的深度域適應方法（ DomainAdaptation Based on PE Divergence Instance Filtering， DAPEIF）。其基本思想是首先利用PE散度計算源域樣本的相對權值，刪除易造成負遷移的源域樣夲，選擇相對權值較高的訓練數據作為新的源域樣本，從而降低源域與目標堿之間的差異性;然后基于 Alexnet模型，使用最大均值差異（ Maximum Mean Discrepancy，MMD）準則，將其作為正則化項納入神經網絡的學習中。與以往只關注完全連接層的域適應方法不同，文中聯合匹配卷積層和完全連接層的邊緣概率分布以解決欠適配問題，同時引入權值正則項，通過梯度下降法學習網絡參數，進一步提髙了堿適應過程中模型的泛化性能。所提算法能冋時對神經網絡的卷積層和完全連接層的參數賦予領域自適應能力，在域適應公開數據集 Office-caltech上的實驗結果表明，域適應對卷積層是有效的，更重要的是卷積層的自適應可以進一步提高傳統域適應的性能，與主流的域適應算法DDC和DAN相比，所提算法在精度上有所提高，平均精度達到84.46%。
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