[发明专利]一种基于ACGAN图像半监督分类算法在审
| 申请号： | 201910883908.4 | 申请日： | 2019-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN110647927A | 公开（公告）日： | 2020-01-03 |
| 发明（设计）人： | 肖红光;赵准登 | 申请（专利权）人： | 长沙理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 410114 湖南省*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明基于ACGAN图像半监督分类算法解决在半监督学习中标签过少导致分类过拟合的问题，通过ACGAN网络中的生成器生成假数据及其对应的标签，并把假数据放入分类器中进行分类，增加带有标签的数据量，从而提高分类模型的泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 标签 假数据 半监督学习 分类模型 分类算法 半监督 分类器 生成器 数据量 分类 放入 拟合 图像 网络 | ||
【主权项】：
1.一种基于ACGAN图像半监督分类算法，其特征在于，包括步骤/n1)采用minibatch方式训练，先从标准正态分布中采样m个随机分布z，和m个带标签样本中的标签c，通过矩阵融和把z和y融和成一个矩阵当成生成器G的输入，通过步长卷积生成与原图像具有相同维度的假数据X
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