[发明专利]一种基于语义纠错下生成对抗网络的零样本学习方法有效
| 申请号： | 202110701351.5 | 申请日： | 2021-06-24 |
| 公开（公告）号： | CN113378959B | 公开（公告）日： | 2022-03-15 |
| 发明（设计）人： | 潘杰;李赛男;邹筱瑜 | 申请（专利权）人： | 中国矿业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06V10/764;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 吴旭 |
| 地址： | 221116 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于语义纠错下生成对抗网络的零样本学习方法，将语义纠错网络(SR)和WGAN结合起来，用修正后的语义特征和原始语义特征以及随机噪声去生成更高质量的特征，进而实现零样本学习分类问题。首先，预先训练一个语义纠错网络(SR)，对语义空间进行带有语义损失和结构损失的修正。然后，结合流行的生成模型WGAN，基于原始语义特征和修正后的语义特征以及随机噪声为不可见类生成视觉特征，模型无缝地将一个WGAN与一个分类损失结合，能够生成有区别性的CNN特征来训练softmax分类器。实验结果表明，该方法在四个基准数据集上的性能都得到了一定的提升，且优于现有一些方法的研究水平。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 语义 纠错 生成 对抗 网络 样本 学习方法 | ||
【主权项】：
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