深度神经网络的小样本学习综述

来源 :计算机工程与应用 | 被引量 : 3次 | 上传用户：yanwensen

【摘要】

：

随着最近深度学习技术的蓬勃发展,深度神经网络(DNN)在大规模的图像分类与识别任务中取得了突破性的进展,但其在解决小样本学习问题时仍面临巨大挑战。小样本学习(FSL)是指在少量有监督样本的情况下学习一个能解决实际问题的模型,在深度学习领域具有重要意义。这促使该系统梳理了已有的DNN下的小样本学习工作,根据它们在解决小样本学习问题时所采用的技术,将DNN下的小样本学习解决方案分为四种策略:数据增强、

【作者】

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祝钧桃姚光乐张葛祥李军杨强王胜叶绍泽

【机构】

：

成都理工大学信息科学与技术学院,成都理工大学人工智能研究中心,成都理工大学环境与土木工程学院,成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室,深圳市勘察研究院有限公司

【出处】

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计算机工程与应用

【发表日期】

：

2021年07期

【关键词】

：

小样本学习度量学习数据增强元学习深度神经网络 few shot learning metric learning data augmentation m

【基金项目】

：

国家自然科学基金原创探索计划项目(42050104),四川省重点研发项目(20ZDYF1368),人工智能四川省重点实验室开放基金(2020RYJ0),地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室自主基金(SKLGP2019Z014),成都理工大学珠峰科学研究计划(80000-2020ZF11411)

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