[发明专利]跨域小样本学习方法、学习系统、电子设备及存储介质

摘要

本发明公开跨域小样本学习方法，训练样本集包含多个样本，每个样本为一个任务，在任务中，根据该任务中的支持集中的样本，识别该任务中的查询集中的样本，包括步骤S11，根据任务i的支持集Si的样本数据以及分类器网络f的初始分类器网络参数，变分生成网络g生成学习率β的第一分布，对第一分布进行采样，得到任务i的学习率βi，利用学习率βi获得任务i的分类器网络参数θi′；步骤S12，根据任务i的查询集Qi的样本数据以及分类器网络参数θi′，生成新的变分生成网络参数以及分类器网络参数θ；其能兼顾小样本学习和跨域情况，适应新任务，覆盖不同的任务，增强系统领域泛化能力和自适应能力。