小樣本學(xué)習(xí)方法、裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202110252710.3 申請日 -
公開（公告）號 CN112633419A 公開（公告）日 2021-07-06
申請公布號 CN112633419A 申請公布日 2021-07-06
分類號 G06K9/62;G06N3/08 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 周迪;曹廣;徐愛華;王勛;何斌;汪鵬君;王建新;章堅武;駱建軍;樊凌雁;肖海林;鮑虎軍 申請（專利權(quán)）人 浙江宇視系統(tǒng)技術(shù)有限公司
代理機構(gòu) 北京品源專利代理有限公司 代理人 孟金喆
地址 310051 浙江省杭州市濱江區(qū)西興街道江陵路88號10幢南座1-11層、2幢A區(qū)1-3樓、2幢B區(qū)2樓
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明實施例公開了一種小樣本學(xué)習(xí)方法、裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)。該小樣本學(xué)習(xí)方法包括：根據(jù)圖像表示模型對圖像訓(xùn)練樣本集進行編碼，得到由每個圖像訓(xùn)練樣本的圖像向量表示構(gòu)成的圖像矩陣；根據(jù)標簽預(yù)處理模型對圖像訓(xùn)練樣本集的標簽進行編碼，得到由每個圖像訓(xùn)練樣本標簽的標簽向量表示構(gòu)成的標簽矩陣；根據(jù)圖像矩陣和標簽矩陣的損失值進行反向傳播，以對圖像表示模型和標簽預(yù)處理模型進行參數(shù)優(yōu)化，得到訓(xùn)練完成的圖像表示模型和標簽預(yù)處理模型。實現(xiàn)了將自然語言任務(wù)中的知識引入進圖像的特征識別任務(wù)中，實現(xiàn)不同任務(wù)知識的融合，進而加速在小樣本數(shù)據(jù)集情況下對圖像特征的學(xué)習(xí)，提高小樣本數(shù)據(jù)集下圖像特征學(xué)習(xí)的效率和準確率。