[发明专利]一种基于多输入多输出融合网络的广义零样本学习方法有效
| 申请号： | 202110096703.9 | 申请日： | 2021-01-25 |
| 公开（公告）号： | CN112766386B | 公开（公告）日： | 2022-09-20 |
| 发明（设计）人： | 钟芳明;陈志奎;张素华 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/74;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 大连理工大学专利中心 21200 | 代理人： | 李晓亮;潘迅 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 一种基于多输入多输出融合网络的广义零样本学习方法，属于计算机技术领域。步骤包括：首先，构建多输入多输出的融合网络、用于对抗训练融合网络的判别网络、用于最小化重构损失的重构网络、引入分类损失优化公共语义表示学习的分类网络，其中，融合网络以不同方式串联组合作为输入，编码成潜在语义表示后分别输出。其次，流形学习和域结构的保持。最后，模型训练优化、生成伪样本训练分类器、和识别广义零样本图像。本发明主要针对零样本图像识别中生成模型训练不够稳定问题，设计融合网络，即使仅使用类别语义嵌入也能生成与配对数据相似的公共语义，以此生成伪样本，实现广义零样本图像识别，实验验证表明，能够有效解决广义零样本图像识别问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 输入 输出 融合 网络 广义 样本 学习方法 | ||
【主权项】：
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