基于调制自适应权重的多源对抗域适应方法研究：提升跨域特征判别与迁移平衡

本文提出MADA-AW（Multi-source Adversarial Domain Adaptation with Modulated Adaptive Weights）框架，通过批量谱惩罚（BSP）缓解对抗学习对特征判别性的过度惩罚，并采用自适应权重机制动态优化多源域贡献，显著提升目标域分类性能。

　　

亮点

• 我们提出MADA-AW方法，通过对抗学习探索源-目标域关系，同时利用BSP保护判别性特征，动态聚合分类器以提升目标域预测精度。

• 在MUDA中首次引入BSP机制，通过增强非主导特征向量的强度来平衡迁移性与判别性。

• 设计自适应权重策略，量化源域重要性差异，抑制负迁移并优化分类器集成效果。

问题设定

本研究针对多源域适应场景，假设存在^N个带标签的源域_Si和1个无标签目标域_T。通过分析域间分布差异，构建域特定模块学习域不变特征，最终实现跨域知识迁移。

实验

MADA-AW在多个图像分类基准测试中验证有效性。实验设置包括：1）使用ResNet-50作为骨干网络；2）对比现有MUDA方法；3）通过消融实验分析BSP和权重机制的贡献。

结论

本文提出的MADA-AW框架通过域特定模块和BSP机制，有效解决了多源对抗学习中特征判别性受损和负迁移问题。自适应权重策略进一步优化了源域知识整合，为跨域医学图像分析等应用提供了新思路。