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一种通过k-means聚类进行多任务增强的分类系统及方法

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本发明提供了一种通过k‑means聚类进行多任务增强的分类系统及方法，用于对待分类图像进行预测得到分类结果，其特征在于，包括：聚类辅助模块利用k‑means聚类方法对小样本训练数据聚类得到多个辅助标签，并构建辅助任务；主任务构建模块针对真实标签构建主任务；特征提取模块进行特征提取得到特征参数；信息交互模块为辅助任务以及主任务构建信息交互通道，并通过预定的参数共享机制将特征参数分为共享层以及私有层；元学习优化模块利用元学习策略学习辅助任务，并在共享层上根据原标签更新主任务，直到达到预定的收敛条件从而得到训练好的图像分类模型；分类预测模块利用图像分类模型对待分类图像分类预测得到分类结果。

著录项

  • 公开/公告号CN113947692A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-01-18

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 复旦大学;

    申请/专利号CN202110053388.1

  • 发明设计人 卿立之;桂韬;张奇;黄萱菁;

    申请日2021-01-15

  • 分类号G06V10/762(20220101);G06V10/764(20220101);G06V10/774(20220101);G06K9/62(20220101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构31204 上海德昭知识产权代理有限公司;

  • 代理人郁旦蓉

  • 地址 200433 上海市杨浦区邯郸路220号

  • 入库时间 2023-06-19 13:55:46

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