[发明专利]一种基于选择性特征迁移的小样本学习网络在审
| 申请号： | 202111400311.3 | 申请日： | 2021-11-19 |
| 公开（公告）号： | CN114048843A | 公开（公告）日： | 2022-02-15 |
| 发明（设计）人： | 翁仲铭;赵子旭 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 刘子文 |
| 地址： | 300350 天津市津南区海*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于选择性特征迁移的小样本学习网络，包括元学习模块、ResNet模块、选择性对抗迁移网络模块和自注意力模块；元学习模块包括元训练阶段和元测试阶段，元训练阶段通过在与目标任务相近的任务上学习，训练得到能够作为目标任务初始化起点的预训练模型；元测试阶段是在预训练模型上训练目标任务；ResNet模块采用了层级之间的恒等映射，通过残差学习的方式进行训练；选择性对抗迁移网络模块由一个生成器和若干个鉴别器组成；自注意力模块能够对同一类别的样本点进行均值的计算，求出类别的原型向量，再通过每个样本与原型向量的欧几里得距离求得每个样本的权重，从而辅助模型的训练。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 选择性 特征 迁移 样本 学习 网络 | ||
【主权项】：
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