text: 一种基于相关熵和迁移学习的分类方法与流程
  传统的迁移学习方法以线性模型为主，同时也逐渐向基于深度网络等非线性模型过渡。
  对不可预知的噪声而言，基于相关熵的损失函数能够带来优于传统经验损失函数的鲁棒效果，对相关熵研究的重要性在鲁棒学习领域已经形成共识。
  一种基于相关熵和迁移学习的分类方法，包括以下步骤:
  分别对有标签的源数据集、无标签的目标数据集进行l2范数归一化;
  利用基于相关熵的迁移学习算法，对所述归一化的源数据集和目标数据集进行迁移迭代训练，得到特征变换矩阵;
  利用所述特征变换矩阵，将所述归一化的源数据集和目标数据集都映射到一特征空间，在该特征空间中所述归一化的源数据集和目标数据集的概率分布相同;
  在所述特征空间中，利用所述归一化的源数据集及其标签信息进行训练，得到目标分类器;
  进一步地，所述基于相关熵的迁移学习算法的目标方程为:
  进一步地，引入半二次优化中的辅助变量pi，对所述基于相关熵的迁移学习算法的目标方程进行更新，更新后的目标方程为:
  其中， 是相关熵的凸共轭函数，本发明的优化过程和结果并不需要 的具体表达式;
  进一步地，所述循环迭代方法的步骤包括:
  一种基于相关熵和迁移学习的分类系统，包括存储器和处理器，该存储器存储计算机程序，该程序被配置为由该处理器执行，该程序包括用于执行上述方法中各步骤的指令。
  一种存储计算机程序的计算机可读存储介质，该计算机程序包括指令，该指令当由服务器的处理器执行时使得该服务器执行上述方法中的各个步骤。
  与现有技术相比，本发明的优点和积极效果如下:
  本发明所述的基于共轭理论和半二次理论的优化过程，能够保证收敛性，解决了原有方法中优化过程的收敛性缺失问题。
  本发明充分利用了源数据集的标签信息，通过源数据集和目标数据集共同学习，在严重噪声环境下，将源数据集中的知识鲁棒地迁移到目标数据集，从而显著提高目标数据集上的分类识别效果，有效解决了目标数据集标注样本不足的问题。
  图1为实施例中的一种基于相关熵和迁移学习的分类方法的流程图;
  图2为实施例提供的源数据集样本示意图;
  图3为实施例提供的目标数据集样本示意图;
  本实施例提供一种基于相关熵和迁移学习的分类方法，如图1所示流程图，步骤包括:
  本实施例中采用标准的cmu-pie人脸数据库作为实验数据。
  s2:利用基于相关熵的迁移学习算法，对归一化的源数据集和目标数据集进行迁移迭代训练，得到特征变换矩阵。
  本步骤中，需要进行基于相关熵的迁移学习算法的表示、算法参数的优化和特征变换矩阵的获取。
  具体地，所述基于相关熵的迁移学习算法的目标方程的表达式如下:
  上述算法参数的优化过程具体包括:
  1)引入半二次优化中的辅助变量pi，对上述迁移学习算法的目标方程进行更新;
  其中，上述基于相关熵的损失函数 是非线性、非凸的，很难直接求解。
  引入辅助变量pi可以将该非凸的相关熵损失函数转化为半二次形式，简化求解难度，更新后的目标方程表达式如下:
  2)通过半二次优化中的循环迭代来得到最优的参数。
  本发明根据半二次优化理论和凸优化理论证明了上述循环迭代优化方法的收敛性。
  s3:用变换矩阵w将源数据集和目标数据集线性变换到一个新的特征空间，在该特征空间中，两个数据集的几何结构一致，概率分布近似。