标题：基于多目标优化的多源域自适应算法
作者：李志玲1，2 曾涛涛1，2 陈望1，2 包春梅1，2 王前1，2
作者单位：1 贵州民族大学数据科学与信息工程学院，贵州 贵阳 550025；2 贵州民族大学贵州模式识别与智能系统重点实验室，贵州 贵阳 550025
关键字：深度学习；多源域自适应；粒子群优化算法；多目标优化
摘要：多源域自适应是迁移学习中的一项重要技术，其目标是利用多个源域的知识来提升目标域的学习性能。然而，目前的多源域自适应方法大多关注于源域与目标域之间的差异，忽略了源域的选取问题。为了解决上述问题，提出了基于多目标优化的多源域自适应算法，使用多目标优化来增强各源域之间不相似域的效应和源域与目标域之间相似域的效应。此外，使用粒子群优化算法来优化以上两个目标。对五个基准的评估表明了所提出的模型的有效性。