[发明专利]一种基于半监督学习的增量式图片分类方法在审
| 申请号： | 202011396575.1 | 申请日： | 2020-11-25 |
| 公开（公告）号： | CN112488209A | 公开（公告）日： | 2021-03-12 |
| 发明（设计）人： | 申富饶;毛乐坤;徐百乐 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 210023 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于半监督学习的增量式图片分类方法，包括：步骤1，将流数据中出现的新类图片、公开数据集图片(作为辅助数据)进行预处理，分别放到集合A、集合B中；步骤2，对当前模型生成一份副本，并固定副本模型参数；步骤3，使用新数据训练一个teacher模型；步骤4，在当前模型中，对于每个新类别，增加一个分头网络，成为待更新参数的新模型；步骤5，对辅助数据与新数据进行shuffle操作，整体构成最终的训练数据；步骤6，使用模型副本与teacher模型对训练数据计算目标向量；步骤7，将训练数据输入新模型中，根据模型输出结果与目标向量，计算损失值。步骤8，使用梯度下降算法调整模型参数；步骤9，测试模型的预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 增量 图片 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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