[发明专利]一种基于元特征的伪监督聚类方法在审
| 申请号： | 202211014611.2 | 申请日： | 2022-08-23 |
| 公开（公告）号： | CN115331040A | 公开（公告）日： | 2022-11-11 |
| 发明（设计）人： | 赵文仓;王浩;邵尤佳;杨同森 | 申请（专利权）人： | 青岛科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/762 | 分类号： | G06V10/762;G06V10/764;G06V10/771;G06V10/30;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 青岛中天汇智知识产权代理有限公司 37241 | 代理人： | 韩丽萍 |
| 地址： | 266000 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明属于深度学习技术领域，具体涉及一种基于元特征的伪监督聚类方法，包括以下步骤：将数据集输入深度模型进行预训练；将原始图像和数据增强后的图像输入预训练模型中分别用于实例级别特征提取和类别预测，利用分类器对类别样本进行预测，选取高置信度的样本用于构建含有稳定语义信息的元特征；伪标签构建和伪标签全局分配；伪标签优化深度模型，采用带有标签平滑的交叉熵损失指导并优化元特征的选取和伪标签的分配。本发明在有效保证特征语义的情况下，提供稳定的聚类监督信号，通过在全局范围内分配伪标签完成从稳定样本到语义标签的直接映射，有效提高深度模型的分类精度，实现了稳定特征的语义自学习。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 监督 方法 | ||
【主权项】：
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