[发明专利]寻找可靠的异常数据中心的半监督少样本图像分类方法在审
| 申请号： | 201911121653.4 | 申请日： | 2019-11-15 |
| 公开（公告）号： | CN110942091A | 公开（公告）日： | 2020-03-31 |
| 发明（设计）人： | 熊盛武;连洁雅;王豪杰;曹丹凤 | 申请（专利权）人： | 武汉理工大学;武汉水象电子科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 魏波 |
| 地址： | 430070 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种寻找可靠的异常数据中心的半监督少样本图像分类方法，具体可分为如下步骤：划分数据集；从训练集取样半监督少样本分类任务；利用神经网络提取少样本分类任务样本的特征表示；寻找可靠异常数据聚类中心；利用无标签数据优化各类图像原型；利用原型对任务中待分类样本分类，计算交叉熵损失，反向传播更新网络参数；迭代训练得到理想的特征提取网络；完成半监督少样本分类任务。本发明训练了一个适合于少样本分类的特征提取器，使得在训练数据极少的情况下，分类器仍可以取得较为理想的分类性能。并且在训练时加入了无标签数据，利用寻找可靠的异常数据中心的方法，合理利用无标签数据的信息，提高了分类器的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 寻找 可靠 异常 数据中心 监督 样本 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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