[发明专利]零样本学习方法有效
| 申请号： | 202010750578.4 | 申请日： | 2020-07-30 |
| 公开（公告）号： | CN111914929B | 公开（公告）日： | 2022-08-23 |
| 发明（设计）人： | 罗新新;蔡子赟 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06F16/35;G06F40/30 |
| 代理公司： | 南京苏科专利代理有限责任公司 32102 | 代理人： | 姚姣阳 |
| 地址： | 210023 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种零样本学习方法，通过从可见类别样本到不可见类别样本进行知识迁移，以识别从未见过的数据类别，主要包括以下步骤：获取训练特征数据集；搭建基于生成网络、噪声自编码器、回归网络以及判别网络的零样本学习模型；训练生成网络和噪声自编码器；训练判别网络；得到总目标函数，并进行迭代以达到算法优化的目的。本发明通过知识迁移，融合属性和词向量两种语义特征，在对抗机制下进行训练以最小化真实样本和生成样本的分布差异，并通过回归网络将视觉特征映射到语义特征，有效地解决了模型预测结果邻域迁移的问题，可以对难以标注的样例进行识别，同时减小识别成本。 | ||
| 搜索关键词： | 样本 学习方法 | ||
【主权项】：
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