[发明专利]一种基于生成式鉴别性对比优化的零样本分类方法在审
| 申请号： | 202110496189.8 | 申请日： | 2021-05-07 |
| 公开（公告）号： | CN113222002A | 公开（公告）日： | 2021-08-06 |
| 发明（设计）人： | 张琳;庞善民 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 张海平 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于生成式鉴别性对比优化的零样本分类方法，包括以下步骤：利用重构损失及对比损失控制生成特征具有关联性与鉴别性的生成式网络，所述生成式网络包括特征编码器E、特征生成器G、真伪判别器D及分类器C；构建重构损失函数及对比损失函数；利用重构损失函数、对比损失函数并联合真伪判别器对生成式网络进行对抗训练；通过训练后的特征生成器G为各不可见类别生成相应的不可见类别的视觉特征，然后将生成样本与对应语义组成对，再与训练数据集中的样本组合，以形成新的训练数据集，再利用新的训练数据集对分类器进行训练，最后利用训练后的分类器进行零样本分类，该方法的分类精度较高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 生成 鉴别 对比 优化 样本 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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