[发明专利]基于少量标注样本的增量学习方法及系统在审
| 申请号： | 202010840523.2 | 申请日： | 2020-08-20 |
| 公开（公告）号： | CN112132179A | 公开（公告）日： | 2020-12-25 |
| 发明（设计）人： | 卢记仓;周刚;兰明敬;张伟;陈静;吴建萍 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 | 代理人： | 周艳巧 |
| 地址： | 450000 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明属于大数据智能分析技术领域，特别涉及一种基于少量标注样本的增量学习方法及系统，收集样本数据；对少量已标注样本扩充增强，获得可靠标签数据集，利用该可靠标签数据集对网络进行学习获得预训练模型；基于网络预训练模型，对大量未标注样本进行预测分类，构建增量学习候选数据集；将可靠标签数据集和增量学习候选数据集组合得到增量学习数据集，对网络预训练模型进行增量学习，并利用可靠标签数据集对增量学习所得模型进行校准学习；利用校准学习后预训练模型对未标注数据进行预测分类，通过设置循环迭代条件来判定返回重新执行。本发明在仅有少量标注样本情况下通过增量学习得到用于分类识别的可靠样本数据，提升分类识别性能和准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 少量 标注 样本 增量 学习方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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