[发明专利]基于元学习的少样本图像情感分类方法

摘要

本发明公开了一种基于元学习的少样本图像情感分类方法，首先在源数据集上构建多个与目标数据集中具有情感标签信息的少样本图像类似的元学习任务，然后通过对这些元学习任务学习，得到一个良好的分类模型初始化参数，使得分类模型在面对少样本目标数据集中情感图像时能够取得较好的分类效果。本发明不仅可以大大缓解对标注数据的需要，而且基于元学习的方式也更加符合人类的学习方式(人类学习新任务都是基于已经学过任务去学习的)，可以使神经网络模型更加智能化。