基于模仿学习的小样本目标分类方法及装置
公开
摘要
本发明提供一种基于模仿学习的小样本目标分类方法及装置，方法包括：获取待分类样本；将待分类样本输入目标分类模型，获取所述目标分类模型输出的分类结果；其中，所述目标分类模型是根据基类任务样本集模仿学习得到的预训练参数、网络调优参数以及目标任务样本集进行训练得到的。通过任务模仿学习和样本模仿学习，提升了模型参数的精度，从而提升了小样本分类的稳定性、准确率和泛化性，提高了小样本条件下分类模型的效果。
基本信息
专利标题 ：
基于模仿学习的小样本目标分类方法及装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114595743A
申请号 ：
CN202210061198.9
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2022-01-19
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
李书晓朱承飞
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 ：
肖艳
优先权 ：
CN202210061198.9
主分类号 ：
G06K9/62
IPC分类号 ：
G06K9/62
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
2022-06-07 ：
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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