[发明专利]一种基于转换网络与自监督的小样本分类方法在审
| 申请号： | 202111483193.7 | 申请日： | 2021-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN114299326A | 公开（公告）日： | 2022-04-08 |
| 发明（设计）人： | 于云龙;靳莉莎 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州宇信联合知识产权代理有限公司 33401 | 代理人： | 王健 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于转换网络与自监督的小样本分类方法，在通用的分类模型基础上增加一个转换网络模块，加入不同噪声进行特征增强，合成具有区分性与多样性的特征嵌入，使训练出来的模型可以更好的适用于小样本下游任务。具体包括如下步骤：获取用于训练特征提取器与转换网络模块的图像数据集；将图像数据集送入网络，使用特征增强方法获得具有区分性和多样性的特征嵌入，并结合自监督学习训练特征提取器与转换网络模块，优化目标是几个交叉熵损失与KL散度的和；获得训练好的特征提取器和转换网络模块，并将它应用于小样本分类任务。本发明在4个小样本分类任务基准(miniImageNet，tieredImageNet，CIFAR‑FS和Caltech‑UCSD)上均有很好的表现，证明了其在性能上的有效性与优越性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 转换 网络 监督 样本 分类 方法 | ||
【主权项】：
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