[发明专利]一种基于多重网络合作的零样本学习算法

摘要

本发明属于机器学习和迁移学习的交叉领域，公开一种基于多重网络合作的零样学习算法，包括生成网络一、生成网络二、对抗网络和重构网络。首先，将反向视觉特征空间作为嵌入空间，通过视觉特征中心生成网络实现映射。其次，采用更深层次的神经网络来生成，将残差网络模块引入到生成网络一和二中。之后，为减少过度拟合和提高可扩展性，引入一个对抗网络识别视觉特征中心的生成。最后，利用一个反向生成过程的重构网络来限制生成的视觉特征中心与每个类的原始语义表示之间的结构相关性。本发明在传统的零样本学习和广义零样本学习上都获得了令人满意的结果，对具有潜在应用前景的、识别无标注的海量未知类别的图像识别任务发挥促进作用。