作为机器学习领域的研究新方向,多无源域适应旨在将多个源域模型中的知识迁移到目标域,以实现对目标域样本的准确预测。本质上,解决多无源域适应的关键在于如何量化多个源模型对目标域的贡献,并利用源模型中的多样性知识来适应目标域。为了应对上述问题,提出了一种基于源模型贡献量化(Source Model Contribution Quantizing,SMCQ)的多无源域适应方法。具体而言,提出了源模型可转移性感知,以量化源模型的可转移性贡献,从而为目标域模型有效地分配源模型的自适应权重。其次,引入了信息最大化方法,以缩小跨域的分布差异,并解决模型退化的问题。然后,提出了可信划分全局对齐方法,该方法用于划分高可信和低可信样本,以应对域差异引起的嘈杂环境,并有效降低标签分配错误的风险。此外,还引入了样本局部一致性损失,以减小伪标签噪声对低可信样本聚类错误的影响。最后,在多个数据集上进行实验,验证了所提方法的有效性。
提出了基于抽象解释框架自动合成数组程序不变式的方法,它能够分析按照特定顺序访问一维或者多维数组的程序,然后合成不变式.该方法将性质(包括区间全称量词性质和原子性质)集合作为抽象域,通过前向迭代数据流分析合成数组性质.证明了该方法的正确性和收敛性,并通过一些实例展示了该方法的灵活性.开发了一种原型工具,该工具在各种数组程序(包括competition on software verification中的array-examples benchmark)上的实验展示了方法的可行性和有效性.
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