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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

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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。

著录项

公开/公告号CN113592008A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-11-02

原文格式PDF
申请/专利权人哈尔滨理工大学;
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申请/专利号CN202110896070.X
发明设计人孙广路;陈明辉;梁丽丽;李天麟;朱素霞;
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申请日2021-08-05
分类号G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构23209 哈尔滨市伟晨专利代理事务所(普通合伙);
代理人李晓敏
地址 150080 黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路52号
入库时间 2023-06-19 13:05:40

法律信息

法律状态公告日

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法律状态
2022-05-31

授权

发明专利权授予

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