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申请/专利权人：深圳大学

摘要：本发明公开一种基于地理分区的深度神经网络模型可迁移性度量方法，所述方法包括：获取地理空间数据和初始神经网络模型，根据地理空间的划分从地理空间数据中提取出源域数据和目标域数据；从所述源域数据提取出源域训练集，训练得到源域模型，从所述目标域数据提取出目标域训练集，训练得到目标域模型；对所述源域模型进行验证得到源域测试数据，对所述源域模型进行验证得到跨域测试数据，对所述目标域模型进行验证得到目标域测试数据；计算源域模型的跨域稳定度和或跨域适应度；根据所述源域模型的跨域稳定度和或跨域适应度判断所述源域模型是否为可以跨域使用的神经网络模型，并展示判断结果。

主权项：1.一种基于地理分区的深度神经网络模型可迁移性度量方法，其特征在于，包括：获取地理空间数据和初始神经网络模型，根据地理空间的划分从地理空间数据中提取出源域数据和目标域数据；从所述源域数据提取出源域训练集，根据所述源域训练集对测试神经网络模型进行训练得到源域模型，从所述目标域数据提取出目标域训练集，根据所述目标域训练集对测试神经网络模型进行训练得到目标域模型；从所述源域数据提取出源域验证集，对所述源域模型进行验证得到源域测试数据，从所述目标域数据提取出目标域验证集和跨域测试集，根据所述跨域测试集对所述源域模型进行验证得到跨域测试数据，根据所述目标域验证集对所述目标域模型进行验证得到目标域测试数据；根据所述跨域测试数据和所述源域测试数据，计算源域模型的跨域稳定度，根据所述跨域测试数据和所述目标域测试数据，计算源域模型的跨域适应度；根据所述源域模型的跨域稳定度和或跨域适应度判断所述源域模型是否为可以跨域使用的神经网络模型，并展示判断结果；根据所述跨域测试数据和所述源域测试数据，计算源域模型的跨域稳定度，根据所述跨域测试数据和所述目标域测试数据，计算源域模型的跨域适应度具体包括：根据所述跨域测试数据计算跨域评估指标，根据源域测试数据计算源域评估指标，根据所述目标域测试数据计算目标域评估指标；根据所述跨域评估指标和所述源域评估指标，计算源域模型的跨域稳定度，根据所述跨域评估指标和所述目标域评估指标，计算源域模型的跨域适应度；所述根据所述跨域评估指标和所述源域评估指标，计算源域模型的跨域稳定度，具体是以所述跨域评估指标减去所述源域评估指标的差值，作为源域模型的跨域稳定度；所述根据所述跨域评估指标和所述目标域评估指标，计算源域模型的跨域适应度，具体是以所述跨域评估指标减去所述目标域评估指标的差值，作为源域模型的跨域适应度；所述根据所述跨域测试数据计算跨域评估指标，根据源域测试数据计算源域评估指标，根据所述目标域测试数据计算目标域评估指标，所述根据所述跨域测试数据计算多个跨域基础评估指标，根据源域测试数据计算多个源域基础评估指标，根据所述目标域测试数据计算多个目标域基础评估指标；将各个所述跨域基础评估指标、所述源域基础评估指标和所述目标域基础评估指标归一化；根据各个归一化的跨域基础评估指标计算对应的跨域基础评估指标的信息熵，根据各个归一化的源域基础评估指标计算对应的源域基础评估指标的信息熵，根据各个归一化的目标域基础评估指标计算对应的目标域基础评估指标的信息熵；根据各个所述跨域基础评估指标、所述源域基础评估指标和所述目标域基础评估指标的信息熵计算各个基础评估指标的权重；根据各个所述跨域基础评估指标和对应的权重计算跨域综合评估指标，根据各个所述源域基础评估指标和对应的权重计算源域综合评估指标，根据各个所述目标域基础评估指标和对应的权重计算目标域综合评估指标；所述以所述跨域评估指标减去所述源域评估指标的差值，作为源域模型的跨域稳定度，具体是以所述跨域综合评估指标减去所述源域综合评估指标的差值，作为源域模型的跨域稳定度；所述以所述跨域评估指标减去所述目标域评估指标的差值，作为源域模型的跨域适应度，具体是以所述跨域综合评估指标减去所述目标域综合评估指标的差值，作为源域模型的跨域适应度。

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百度查询： 深圳大学 一种基于地理分区的深度神经网络模型可迁移性度量方法