[发明专利]半监督的小样本类别增量学习方法、装置及分类识别方法在审
| 申请号： | 202110860696.5 | 申请日： | 2021-07-29 |
| 公开（公告）号： | CN113344144A | 公开（公告）日： | 2021-09-03 |
| 发明（设计）人： | 刘丽;崔亚文;张雪毅;黄安;刘文哲 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京风雅颂专利代理有限公司 11403 | 代理人： | 曾志鹏 |
| 地址： | 410003 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种半监督的小样本类别增量学习方法、装置及分类识别方法，包括：在基本阶段时，利用基本阶段获得的基础数据集对初始模型进行训练学习获得基本阶段的模型，并将基础数据集加入初始总集获得基本阶段的总集；在每一个增量阶段时，从上一阶段的总集中采样获得当前阶段的累积训练集，利用当前阶段获取的增量训练集和累积训练集对上一阶段的模型进行半监督学习，获取当前阶段的模型，并更新总集；在模型训练过程结束后，输出训练完成的目标模型，以利用目标模型对所有见过类别进行分类。本发明在少量标记数据样本和大量未标记数据样本情况下增量学习新类别，同时避免大篇幅遗忘先前学习过的旧类别，提高了小样本类别的分类性能。 | ||
| 搜索关键词： | 监督 样本 类别 增量 学习方法 装置 分类 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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