【摘 要】
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基于深度学习的小样本学习希望深度网络在含有大量标注的基本类样本上预训练后,使得网络在遇到只有少量标注的新类别样本时,能够实现对这些新类别的快速泛化识别。当前实现小样本学习的一个主流方法是元学习（Meta-Learning）。然而,基于元学习的方法不仅需要大量的训练时间和计算资源,而且性能也无法令人满意。近期,基于传统监督表示学习的小样本学习方法被证明能够取得和元学习方法相媲美的结果,且拥有模型结构
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基于深度学习的小样本学习希望深度网络在含有大量标注的基本类样本上预训练后,使得网络在遇到只有少量标注的新类别样本时,能够实现对这些新类别的快速泛化识别。当前实现小样本学习的一个主流方法是元学习（Meta-Learning）。然而,基于元学习的方法不仅需要大量的训练时间和计算资源,而且性能也无法令人满意。近期,基于传统监督表示学习的小样本学习方法被证明能够取得和元学习方法相媲美的结果,且拥有模型结构简单、训练时间短的特点,显示出了惊人的潜力。为了进一步提升小样本学习模型的性能,本文基于传统的监督表示学习策略,提出了多种改进方法。本文的主要研究工作如下:（1）为了使网络学习到更加强大的视觉特征表示,本文提出了一种基于混合特征表示学习的小样本学习方法（Mixed Feature Representation Learning Network,MFRL）。该方法在传统的监督分类损失函数的基础上,引入了一个无监督图像变换参数重构损失项,使网络在探索图像类别相关的视觉特征表示的同时还能够探索图像类别无关的变换等变表示,从而使网络拥有更加强大的视觉特征表示能力,进而提升小样本图像识别的精度。（2）为了提升网络视觉分类器的判别性,本文提出了面向小样本图像识别的知识迁移网络（Knowledge Transfer Network,KTN）。该方法通过引入类别标签中蕴含的语义知识,将视觉特征学习,语义-视觉知识推断和分类器生成三个过程进行整合,构造成了一个统一的框架。使得模型可以根据任务自适应地生成更加具有判别力的视觉分类器,从而显著地提升了小样本图像识别的精度。
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