[发明专利]一种持续自监督学习的图像分类方法在审
| 申请号： | 202211509635.5 | 申请日： | 2022-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN116091816A | 公开（公告）日： | 2023-05-09 |
| 发明（设计）人： | 李宏亮;程浩洋;孟凡满;吴庆波;许林峰;潘力立 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06N3/09 |
| 代理公司： | 电子科技大学专利中心 51203 | 代理人： | 邹裕蓉 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明所要解决的技术问题是，一种持续自监督学习的图像分类方法，利用增广稳定性挑选各数据流中类别分布边界和中心的样本作为重演样本，以最大程度地减轻过拟合效应和灾难性遗忘；其次，提出对比连续性使网络尽可能多地捕捉数据流之间共享的信息以防止灾难性遗忘，同时尽可能多地剔除冗余信息以提升网络可塑性，增强其持续学习的能力。相比于随机采样的方式，该方法能够最大程度地减轻过拟合效应和灾难性遗忘；其次，在于利用对比连续性使网络尽可能多地保留与过去数据流之间共享的信息以防止灾难性遗忘，同时剔除在过去数据流中编码的冗余信息来提升网络可塑性，增强其持续学习的能力，提高图像分类性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 持续 监督 学习 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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