基于深度特征挖掘的小样本学习方法研究

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致 谢

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第一章 绪 论

1.1 课题来源及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 研究内容及安排

第二章 小样本学习基础

2.1 引言

2.2 小样本学习概述

2.2.1 问题定义

2.2.2 评价指标及数据集

2.3 小样本学习特征提取网络

2.3.1 四层卷积网络

2.3.2 残差网络与宽残差网络

2.4 小样本学习基本方法

2.4.1 基于元学习的方法

2.4.2 基于数据增强的方法

2.4.3 基于度量学习的方法

2.5 本章小结

第三章 多尺度类特征网络的小样本学习

3.1 引言

3.2 多尺度类特征网络

3.2.1 多尺度特征提取网络构建

3.2.2 类特征优化

3.3 实验结果与分析

3.3.1 实验设置

3.3.2 结果分析

3.4 本章小结

第四章 深度掩码图特征网络的小样本学习

4.1 引言

4.2 深度掩码图特征网络

4.2.1 掩码图网络

4.2.2 类特征分类

4.3 实验结果与分析

4.3.1 实验设置

4.3.2 结果分析

4.4 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

参考文献

攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况