申请/专利权人：北京交通大学

申请日：2024-01-05

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117853867A

主分类号：G06V10/82

分类号：G06V10/82;G06V10/764;G06N3/096

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明提供了一种基于数据增强的小样本学习方法。该方法包括：通过RotMix模块和RotCom模块对源数据进行数据增强处理，将增强后的数据传输给MixNet模型；MixNet模型通过特征提取模块、类别多样性编码模块对增强后的数据集进行特征提取与编码，得到特征表示；MixNet模型通过对比学习模块对所述特征表示进行对比学习，得到优化后的特征表示，通过比较不同样本对的特征表示，优化MixNet模型的区分能力；将优化后的特征表示转换为源数据的分类结果，并进行展示。本发明方法从数据增强开始，通过RotMix和RotCom引入多样性和复杂性，再经由MixNet模型进行深度特征提取和类别多样性编码。对比学习模块进一步优化了模型的区分能力。最终将处理结果以用户友好的方式呈现。

主权项：1.一种基于数据增强的小样本学习方法，其特征在于，包括：通过RotMix模块和RotCom模块对源数据进行数据增强处理，将增强后的数据传输给MixNet模型；所述MixNet模型通过特征提取模块、类别多样性编码模块对增强后的数据集进行特征提取与编码，得到特征表示；所述MixNet模型通过对比学习模块对所述特征表示进行对比学习，得到优化后的特征表示，通过比较不同样本对的特征表示，优化MixNet模型的区分能力；将优化后的特征表示转换为源数据的分类结果，并进行展示。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京交通大学 一种基于数据增强的小样本学习方法

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