基于进化元学习模型训练的小样本特征分析方法及装置
实质审查的生效
摘要

本发明提供一种基于进化元学习模型训练的小样本特征分析方法、装置、电子设备及存储介质,其中,基于进化元学习模型训练的小样本特征分析方法包括:获取基类样本集合,以及目标样本集合;基于所述基类样本集合,利用第一神经网络模型进行训练,得到预训练参数;基于所述基类样本集合和所述预训练参数,利用进化元学习模型训练方法对第二神经网络模型进行训练,得到通用模型参数,其中,所述第二神经网络模型与所述第一神经网络模型的特征层具有相同的网络结构;基于所述目标样本集合和所述通用模型参数,对所述第二神经网络模型进行调节,得到目标神经网络模型。本方法能够提高小样本条件下小样本特征分析的效果。

基本信息
专利标题 :
基于进化元学习模型训练的小样本特征分析方法及装置
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114330650A
申请号 :
CN202111520388.4
公开(公告)日 :
2022-04-12
申请日 :
2021-12-13
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
李书晓朱承飞朱晓萌
申请人 :
中国科学院自动化研究所
申请人地址 :
北京市海淀区中关村东路95号
代理机构 :
北京路浩知识产权代理有限公司
代理人 :
毛宏宝
优先权 :
CN202111520388.4
主分类号 :
G06N3/04
IPC分类号 :
G06N3/04  G06N3/08  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/04
体系结构,例如,互连拓扑
法律状态
2022-04-29 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 3/04
申请日 : 20211213
2022-04-12 :
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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