【摘 要】
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近些年由于计算机技术高速发展以及互联网产生的大量数据,使得深度学习在计算机视觉、自动机器翻译、语音识别及自动驾驶等领域取得显著成果.就计算机视觉而言当下流行的识别算法如AlexNet[1]、VGGNet[2]、ResNet[3]等都需要在每类数千张训练样本的数据集上训练,才能得到较高的准确率.对于只有少量样本的其他数据集很难在此基础上微调得到较好的结果.这些限制使得深度学习在某些数据稀缺领域的应用
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近些年由于计算机技术高速发展以及互联网产生的大量数据,使得深度学习在计算机视觉、自动机器翻译、语音识别及自动驾驶等领域取得显著成果.就计算机视觉而言当下流行的识别算法如AlexNet[1]、VGGNet[2]、ResNet[3]等都需要在每类数千张训练样本的数据集上训练,才能得到较高的准确率.对于只有少量样本的其他数据集很难在此基础上微调得到较好的结果.这些限制使得深度学习在某些数据稀缺领域的应用受到限制.因此产生了Few/One/Zero-shot Learning等研究领域,主要研究在每类只给定少量、一个甚至没有训练样本时如何设计识别算法,以保证模型具有较强的泛化能力.本文主要针对Few/One-shot Learning现有的距离模型Matchingnet[4]进行如下创新.首先,对比现有的各种图像识别及目标检测特征提取框架,结合可视化结果在不改变网络轻量性的前提下创造性的提出新的网络结构及学习率衰减策略.加快了模型训练速度同时提高了验证集准确率,在Omniglot及Flower数据集One-shot Learning任务上准确率分别可提高0.6%、6.5%.其次通过对比研究发现,输入后加入dropout可起到对样本增加噪声的作用,有助于缓解样本量过少引起的过拟合现象.最后利用梯度反卷积可视化方法对模型进行可视化,帮助理解模型工作原理、发现问题,提供后续研究方向.
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