基于特征变换和度量网络的小样本学习算法

在小样本分类任务中,每个类别可供训练的样本数量非常有限.因此在特征空间中同类样本分布稀疏,异类样本间边界模糊.提出一种新的基于特征变换和度量网络(Feature transformation and metric networks,FTMN)的小样本学习算法用于小样本分类任务.算法通过嵌入函数将样本映射到特征空间,并计算输入该样本与所属类别中心的特征残差.构造一个特征变换函数对该残差进行学习,使特征空间内的样本特征经过该函数后向同类样本中心靠拢.利用变换后的样本特征更新类别中心,使各类别中心间的距离增大.算法进一步构造了一种新的度量函数,对样本特征中每个局部特征点的度量距离进行联合表达,该函数...

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Published in自动化学报 Vol. 50; no. 7; pp. 1305 - 1314
Main Authors 王多瑞, 杜杨, 董兰芳, 胡卫明, 李兵
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国科学技术大学 合肥 230026 01.07.2024
阿里巴巴科技(北京)有限公司 北京 100016%中国科学技术大学 合肥 230026%中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室 北京 100190
中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室 北京 100190%中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室 北京 100190
Subjects
残差学习
Feature transformation
metric learning
度量学习
residual learning
特征变换
小样本学习
few-shot learning
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ISSN0254-4156
DOI10.16383/j.aas.c210903

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Summary:在小样本分类任务中,每个类别可供训练的样本数量非常有限.因此在特征空间中同类样本分布稀疏,异类样本间边界模糊.提出一种新的基于特征变换和度量网络(Feature transformation and metric networks,FTMN)的小样本学习算法用于小样本分类任务.算法通过嵌入函数将样本映射到特征空间,并计算输入该样本与所属类别中心的特征残差.构造一个特征变换函数对该残差进行学习,使特征空间内的样本特征经过该函数后向同类样本中心靠拢.利用变换后的样本特征更新类别中心,使各类别中心间的距离增大.算法进一步构造了一种新的度量函数,对样本特征中每个局部特征点的度量距离进行联合表达,该函数能够同时对样本特征间的夹角和欧氏距离进行优化.算法在小样本分类任务常用数据集上的优秀表现证明了算法的有效性和泛化性.
ISSN:0254-4156
DOI:10.16383/j.aas.c210903