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公开(公告)号：CN115631382A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211388172.1
申请日：2022-11-08
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于类内偏差迁移的小样本图像分类模型的训练方法包括：S1、获取图像训练集和支撑集，并以图像训练集中的样本为输入、样本分类为输出，用图像训练集将图像编码器和分类器组成的基础图像分类模型训练至收敛以获得初始化的图像编码器；其中，所述图像训练集中包括多个基类，每个基类具有多个带类别标签的样本；所述支撑集中包括多个与基类的类别不同的新类，每个新类具有满足小样本任务要求且具有类别标签的样本；S2、用图像训练集和支撑集对由所述初始化的图像编码器、预训练语言模型、选择器、多个偏差预测器、分类器组成的基本模型进行多次迭代训练直至收敛以获得由图像编码器和分类器组成的小样本图像分类模型。
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