【源码】基于Python和PyTorch的迁移学习项目

项目简介

本项目基于Python和PyTorch框架，是一个迁移学习项目。其核心目标是借助在一个任务（源域）中习得的知识，辅助解决另一个不同却相关的任务（目标域）。项目实现了BDA、CORAL、GFK和JDA等多种迁移学习算法，可减少源域与目标域间的数据分布差异，提升模型在目标域上的性能。

项目的主要特性和功能

1. BDA（Balanced Distribution Alignment）：利用代理A距离和μ值对齐源域与目标域的数据分布，降低域偏移。
2. CORAL（Correlation Alignment）：通过匹配源域和目标域数据的协方差结构，减小领域间差异。
3. GFK（Geodesic Flow Kernel）：运用Grassmann流形中的GFK算法开展跨域学习。
4. JDA（Joint Distribution Alignment）：借助联合分布自适应算法，同时考量源域和目标域数据的联合分布，进行特征转换与预测。

安装使用步骤

环境准备

1. 确保已安装Python 3.6或更高版本。
2. 使用以下命令安装PyTorch： bash pip install torch torchvision
3. 根据项目需求，使用以下命令安装其他必要的Python库： bash pip install -r requirements.txt

项目结构

• data/：包含数据加载器和数据集处理脚本。
• models/：包含各种迁移学习算法的实现。
• utils/：包含特征提取器、特征转换和预测等辅助工具。
• train.py：模型训练脚本。
• test.py：模型测试脚本。

使用步骤

1. 数据准备：将数据集放置在data/目录下，并按需修改数据加载器。
2. 模型训练：运行train.py脚本进行模型训练，可通过命令行参数调整算法和超参数。 bash python train.py --algorithm BDA --epochs 50
3. 模型测试：训练完成后，运行test.py脚本进行模型测试。 bash python test.py --model_path path_to_your_model
4. 结果分析：依据测试结果，分析不同算法的性能，选择最适配的迁移学习方法。

下载地址

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