【摘 要】
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作为一种机器学习方法,元学习在许多领域取得了卓越的成就。然而现有的元学习算法仍有较大的进步空间,本文主要从数据增强的角度对元学习在监督学习上的应用小样本学习进行研究,提出数据增强元学习算法整体框架。本文的主要工作包括:（1）提出任务自适应数据增强元学习算法（TADML,Task Adaptive Dependent Meta Learning）,在任务层面上进行数据增强。常用的元学习算法忽视了每个
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作为一种机器学习方法,元学习在许多领域取得了卓越的成就。然而现有的元学习算法仍有较大的进步空间,本文主要从数据增强的角度对元学习在监督学习上的应用小样本学习进行研究,提出数据增强元学习算法整体框架。本文的主要工作包括:（1）提出任务自适应数据增强元学习算法（TADML,Task Adaptive Dependent Meta Learning）,在任务层面上进行数据增强。常用的元学习算法忽视了每个不同任务的特殊性,TADML结合了度量模型和生成模型的优点,在原型网络的结构基础上,添加了对当前任务的相关表示,即任务自适应参数。首先将支持集中图像进行随机翻转、旋转,然后对变形后的图像进行随机混合,最后通过生成结构得到任务自适应参数。对每个类型的原型点进行修正,使得特征空间中属于不同类型的近邻点能够正确区分。（2）提出类特征增强元学习算法（CFAML,Class Feature Augmentation Meta Learn-ing）,在特征层面上进行数据增强。常用的元学习算法忽视了基数据集与新任务数据间的相互关系,并且过度关注于设计合适的分类算法,忽视了特征的重要性。CFAML在训练过程中从基数据集中随机挑选若干类,利用相似类的思想来获得相应的类特征,对原始图像在特征层面上进行增强,从而使图像更易于识别。（3）提出基于生成对抗网络的数据增强元学习算法,将TADML、CFAML与生成对抗网络及其衍生进行结合,使得TADML中的任务自适应参数更加精确,并缩小了CFAML中相似类型和支持集中原始类型的类特征差异。
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