[发明专利]一种基于属性继承的图卷积网络零样本学习方法

摘要

本发明属于机器学习的技术领域，具体涉及一种基于属性继承的图卷积网络零样本学习方法，包括运用CNN网络提取样本图像的特征，将训练样本输入到GCN网络Gf(X)中，运用注意力机制A构建子类的语义表达，训练GCN网络Gs(Xs)，将测试样本先后输入到训练好的GCN网络Gf(X)和Gs(Xs)中，逐级地对测试样本进行分类，最终输出测试样本的子类标签。本发明使用属性特征构建语义空间，利用属性继承的图卷积网络方法学习关注样本层级之间的关系，更加全面地学习类间与类内的异同信息，从而更充分地考虑了样本层级间的异同，及充分地利用了所有样本之间的信息。