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一种针对小样本学习的双路特征聚合网络

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:2.23 MB | 2021-03-22

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　　针对深度学习中使用少量样本完成模型训练的小样本学习问题，构建一种双路的特征聚合网络，并提出种新的综合损失函数对网络模型的参数更新过程加以控制。通过综合损失函数，特征聚合网络可将样本映射到更具代表性的特征空间中，从而获得更优的特征分布。实验结果表明，与MN、PN等方法相比，该特征聚合网络能有效降低特征空间的复杂性，提升整体模型的分类效果。

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