公开(公告)号：CN117934940A

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202410096752.6

申请日：2024-01-24

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 张旭 ,  王新月 ,  张晨晨 ,  钟雨汝

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0442 ,  G06V10/26 ,  G06V10/42

Abstract: 本发明属于深度学习领域，具体涉及一种基于原型补全的小样本学习方法，包括：构建一个教师‑学生模型包括ft为教师模型和ft同结构的学生模型fs，教师模型监督学生模型的训练过程；通过预训练后的特征提取器#imgabs0#提取支持样本和查询样本的特征，通过计算属于同一类别的样本特征的平均值获取对应类别的原型；构建门控循环单元对计算出的类原型进行更新，并存储到内存模块；计算查询样本和更新后的类原型之间的欧几里得距离来对样本分类。本发明构建了一个基于知识蒸馏的教师‑学生模型，减轻了原型偏置的问题；并通过门控循环单元对其进行更新，缓解了由于缺乏样本而导致的原型偏差问题。