[发明专利]基于迁移学习和注意力机制元学习应用在小样本图片分类的方法在审
| 申请号： | 202111615640.X | 申请日： | 2021-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN114492581A | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 潘杰;彭明明;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;G06N3/08;G06V10/774;G06V10/764 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 马玉雯 |
| 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迁移学习和注意力机制元学习应用在小样本图片分类的方法，该方法从大规模的训练数据中学习到先验知识，在只使用少量标记训练数据情况下，可以帮助深度神经网络更快的收敛，同时降低网络过拟合的可能性。该方法采用DenseNet网络作为特征提取器，小样本分类任务的难点就是样本量少，本方法采用的特征提取器网络采用特征重用的方法，将有限的图片进行充分的利用。大规模数据训练为深度网络权值提供了良好的初始化，使元学习在较少的任务下能够快速的收敛，这些操作保持了训练后的深度网络权重不变，从而避免了灾难遗忘的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 迁移 学习 注意力 机制 应用 样本 图片 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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