任务相关的图像小样本深度学习分类方法研究.pdf

任务相关的图像小样本深度学习分类方法研究 本文研究了任务相关的图像小样本深度学习分类方法，旨在解决传统基于度量学习的图像小样本分类方法与任务无关的限制。该方法可以根据查询任务自适应地调整支持集样本特征，从而有效形成任务相关的度量分类器。此外，该研究还引入了多种正则化方法，以解决数据量严重不足所带来的过拟合问题。 在图像分类任务中，度量学习是一种常用的方法，它可以学习到图像之间的相似度关系。但是，传统的度量学习方法存在一个缺陷，即它们都是任务独立的，即模型在训练时不知道将来要分类的任务是什么。这种方法的缺陷导致模型对新查询任务的泛化能力较差。 为了解决这个问题，本文提出了一种任务相关的图像小样本深度学习方法。该方法可以根据查询任务自适应地调整支持集样本特征，从而有效形成任务相关的度量分类器。这种方法可以使模型更好地泛化到新查询任务中。 在实验中，我们使用了两个常用的图像分类数据集：minilmageNet和tieredlmageNet。在这些数据集上，我们的方法获得了非常好的结果。在minilmageNet上，我们的方法在1-shot任务中获得了66.05%的准确率，超过了目前最好的模型4.29%。 此外，我们还讨论了多种正则化方法，以解决数据量严重不足所带来的过拟合问题。这些方法包括权重衰减、Dropout和Early Stopping等。通过引入这些方法，我们可以更好地避免模型的过拟合。 本文提出了一种任务相关的图像小样本深度学习分类方法，该方法可以根据查询任务自适应地调整支持集样本特征，并且可以避免模型的过拟合。该方法在图像分类任务中具有很高的应用价值。 关键词：任务相关；特征嵌入；正则化；度量学习；小样本分类