云基智能机器人实验室
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硕士生刘晓倩的论文被二区SCI期刊《Neurocomputing》在线发表

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发表时间:2019-12-15 16:17

近日,云基智能机器人实验室最新研究成果“Meta-Learning Based Prototype-Relation Network for Few-shotClassification”被《Neurocomputing》在线发表(中科院Q1区、SCI二区期刊,中国计算机学会推荐的人工智能与模式识别领域C类期刊,侧重于人工智能和神经网络应用,2018年影响因子4。072。硕士生刘晓倩为该文章第一作者,周风余教授为通信作者。

该成果主要解决了少样本分类(Few-shotClassification)问题,采用基于度量学习的原型(Prototype)的思路:首先提出了一种双分支的原型-关系网络(Prototype-RelationNetwork)架构,用于比较queryimages和少量的sampleimages原型之间的距离;其次提出了一种新型的损失函数,不仅仅考虑异类样本尽可能远离,也考虑同类样本尽可能聚敛;最后模型的优化采用episode-based的机制,用于imitate在测试阶段的设置setting。通过大量实验证明,本文提出的方法在少样本数据集OmniglotminiImageNe在不同的少样本设置下达到最高的识别精度。

1Prototype-Relation 网络架构

该研究得到了国家重点研发计划资助项目(2017YFB1302400),山东省重大科技创新工程项目(2017CXGC0926),山东省重点研发计划(公益类专项)项目(2017GGX30133的资助。

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