一种基于自编码器的图神经网络机制解决小样本图像分类的系统...
授权
摘要
本申请公开了一种基于自编码器的图神经网络机制解决小样本图像分类的系统、方法、设备及存储介质，属于计算机视觉技术领域。解决了现有技术中无法同时利用样本类内与类间分布情况的不足。本申请1)针对于基类数据集，依据重构损失最小化准则，训练一个自编码器，学习类内样本间的差异信息。2)将支持集的样本输入到自编码器中，为支持集生成更多的重构样本。3)将支持集的样本、重构样本和查询集样本一起训练出图神经网络，用来对查询集样本节点进行边标签的预测，进而预测节点所属的类别。本申请提高了小样本情况下模型的性能和泛化能力。
基本信息
专利标题 ：
一种基于自编码器的图神经网络机制解决小样本图像分类的系统、方法、设备及存储介质
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113592008A
申请号 ：
CN202110896070.X
公开（公告）日 ：
2021-11-02
申请日 ：
2021-08-05
授权号 ：
CN113592008B
授权日 ：
2022-05-31
发明人 ：
孙广路陈明辉梁丽丽李天麟朱素霞
申请人 ：
哈尔滨理工大学
申请人地址 ：
黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路52号
代理机构 ：
哈尔滨市伟晨专利代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
李晓敏
优先权 ：
CN202110896070.X
主分类号 ：
G06K9/62
IPC分类号 ：
G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-05-31 ：
授权
2021-11-19 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/62
申请日 : 20210805
申请日 : 20210805
2021-11-02 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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