可判别性标签语义指导的域适应检索

从不同领域准确检索相似的对象,域适应检索解决了信息检索中的域偏移问题.然而,现有的方法仍然存在两个问题:a)忽略了类结构差异造成的域偏移(跨域和域内不同类的距离较近);b)忽略了特征与标签之间的语义差异.为了解决上述两个问题,本文提出了一种高效的可判别性标签语义指导学习(DLSG)方法.该方法探索源域和目标域的类结构,通过拉大不同类的距离使得类别更具有判别性.然后通过标签语义指导学习(LSG)来增强特征的标签语义,以提高学习的有效性.此外,动态对齐边缘分布和条件分布,以减少域差异.最后,采用两步哈希策略生成高质量的哈希码.在多个跨域检索数据集上的实验表明,DLSG的性能得到了提高.