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来源 :天津大学学报:自然科学与工程技术版 | 被引量 : [!--cite_num--]次 | 上传用户:[!--user--]
【摘 要】
:
少样本学习旨在提高模型泛化能力,使用少量样本完成对新类别的分类,显著降低深度学习中样本的搜集标注成本和模型的训练成本.目前大多数基于度量学习的少样本学习方法关注模
【作 者】
:
冀中
柴星亮
【机 构】
:
天津大学电气自动化与信息工程学院
【出 处】
:
天津大学学报:自然科学与工程技术版
【发表日期】
:
2021年4期
【关键词】
:
少样本学习
图像分类
机器学习
通道自注意力
自编码器
few-shot learning(FSL)
image classification
machine
【基金项目】
:
国家自然科学基金资助项目(61771329).
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