[发明专利]一种用于小样本类增量学习的多粒度快慢学习方法有效
| 申请号： | 202011504238.X | 申请日： | 2020-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN112633495B | 公开（公告）日： | 2023-07-18 |
| 发明（设计）人： | 李玺;赵涵斌;傅永健;康敏桐 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06F18/2413;G06F18/214 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 傅朝栋;张法高 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于小样本类增量学习的多粒度快慢学习方法，方法具体包括以下步骤：连续获取多个任务的数据流，在每个类增量学习会话只能获得一个任务的数据；在第一个增量学习会话中，获取第一个任务的数据，学习得到基任务网络模型，慢更新模型和快更新模型都以基任务模型作为初始化；在下一个增量学习会话中获取新任务数据，以慢的多粒度学习方法更新慢更新模型，以快的多粒度学习方法更新快更新模型；每次增量学习会话后，通过慢更新模型得到慢更新特征空间，通过快更新模型得到快更新特征空间，利用两个空间得到的组合空间进行分类。本发明构建的组合特征空间能有效地平衡旧知识保留和新知识适应，是一种简单有效的小样本增量学习方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 样本 增量 学习 粒度 快慢 学习方法 | ||
【主权项】：
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