11、基于耦合嵌入空间的少样本图像分类与跨任务知识迁移

基于耦合嵌入空间的少样本图像分类与跨任务知识迁移

在机器学习领域，数据稀缺一直是制约模型性能的重要因素。无论是跨领域知识迁移，还是跨任务知识迁移，如何在有限的数据条件下实现高效学习，是研究的重点方向。

1. 跨领域知识迁移：解决SAR图像分类的数据稀缺问题

在SAR图像分类任务中，标签稀缺是一个常见的难题。为了解决这个问题，研究人员提出了一种从相关EO领域（具有充足标签数据）迁移知识的方法。由于这两个领域的非均匀性，通过训练两个耦合的深度编码器，将来自两个领域的数据样本映射到一个共享的嵌入空间，该空间被建模为编码器的输出空间，从而使两个领域的分布相匹配。

具体步骤如下：
1. 数据准备 ：收集EO领域和SAR领域的数据，其中EO领域有充足的标签数据，而SAR领域的标签数据较少。
2. 编码器训练 ：训练两个耦合的深度编码器，将两个领域的数据映射到共享嵌入空间。
3. 分布匹配 ：通过优化编码器，使两个领域在嵌入空间中的分布相匹配。
4. 模型应用 ：利用迁移的知识，在标签稀缺的SAR领域进行图像分类。

这种方法在理论和实践上都证明了在SAR船舶分类问题中的有效性，并且该框架可以应用于更广泛的半监督领域适应问题。

2. 跨任务知识迁移：多任务学习与终身学习

跨任务知识迁移是指在同一领域内的多个相关任务之间共享信息，以提高学习性能。根据任务学习的方式，可以分为多任务学习和终身学习。