[发明专利]基于主动学习和变分自编码器的广义零样本目标分类方法有效
| 申请号： | 202110459763.2 | 申请日： | 2021-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN113177587B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 李晓;翟之博 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/778;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/091;G06N3/0895 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 陈宏社;王品华 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： |
本发明提出了一种基于主动学习和变分自编码器的广义零样本目标分类方法，用于解决现有技术中存在的由于未知类监督信息丢失导致的偏置问题和从高维特征到低维空间投影所导致的低维特征聚集问题，有效地提高了分类准确率，实现步骤为：获取训练样本集P |
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| 搜索关键词： | 基于 主动 学习 编码器 广义 样本 目标 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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