Hariharan 等人[92]提出了一个新的方法,该方法分为两个阶段:表示学习阶段和小样本学习阶段,表示学习阶段是指在含有大量数据的源数据集上学习一个通用的表示模型,小样本学习阶段是指在少量数据的新类别中微调模型,在此阶段中,本文提出了生成新数据的方法来为小样本类别进行数据增强.作者认为属于同一类别的两个样本之...
二者的主要区别在于， BERT模型不是针对NLI设计的，而是一个文本分类的通用版本，训练模型通过将每个输入...
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农作物病虫害数据集-大型数据集训练自己的网络模型分类模型-细粒度分类模型-小样本学习模型 项目目标 本项目旨在利用深度学习技术,开发一套自动识别农作物病虫害的系统,该系统能有效处理大型数据集,并针对特定种类的病虫害进行细粒度分类。此外,为了应对现实中可能出现的小样本问题,本项目还将探索小样本学习的方法。
总之,ViT模型作为一种基于Transformer的图像分类模型,通过全局自注意力机制实现了在小样本图像分类问题中的良好表现。其优势在于全局信息的捕捉和可扩展性,并且在多任务学习框架下具备更广泛的应用前景。随着对ViT模型的进一步研究和优化,我们相信ViT模型将为小样本图像分类问题带来更准确和可靠的解决方案。
1、本发明实施例提供一种基于小样本增量学习的分类模型构建方法及图像分类方法,能有效解决现有技术在对医疗图像分类模型进行小样本增量学习时,分类器参数不断增加,进而导致模型识别准确度下降的问题。有效地提高了进行增量学习后的医疗图像分类模型的分类精确度。
平均分类准确性为0.638.基于三种不同特征提取架构的小样本学习分类模型均拥有较好的分类准确性,其平均准确性为0.827.高低年资内镜医师均拥有较好的判断表现,其平均分类准确性0.824.结论 对于结直肠息肉NICE分型图片,基于较小训练样本量的小样本学习算法展现出优于传统深度学习分类模型的性能,拥有近似于内镜医师的分类准确...
基于深度学习算法的小样本人耳识别 针对上述两点提出新的基于深度学习的小样本人耳识别方法.首先把人耳识别主要模块构建成一个卷积神经网络模型,并在其全连接层后面加一个K-近邻层以均衡所有分类,解决... 李万相,田莹 - 《计算机仿真》 被引量: 0发表: 2018年 基于深度学习的小样本墙壁缺陷目标检测及分类 近年来...
中孚信息取得基于小样本学习的恶意流量分类专利，解决数据稀疏、模型不够灵活等问题 金融界2024年2月26日消息，据国家知识产权局公告，中孚信息股份有限公司取得一项名为“基于小样本学习的恶意流量分类方法、系统、设备及介质“，授权公告号CN117034124B，申请日期为2023年10月。专利摘要显示，本申请公开了一种基于小...
专利摘要显示,基于多尺度融合的小样本电力巡检图像分类方法和系统,涉及电力巡检领域。解决了有限的训练样本和电力设备的多样性,深度学习模型如卷积神经网络易出现过拟合问题,影响检测精度的问题。方法包括:采集不同类别的电力巡检图像,并对所述电力巡检图像进行预处理,获取电力巡检设备缺陷图像数据集;构建基于多尺度融合与...