基于VAE和注意力机制的小样本图像分类方法

摘要

小样本图像识别是人工智能中具有挑战性的新兴领域。传统的深度学习方法无法解决样本匮乏带来的问题,模型易出现过拟合导致训练效果不佳的情况。针对以上问题,提出结合表征学习和注意力机制的小样本学习方法。通过预训练VAE(Variational Auto-encoder)从任务中学习丰富的隐特征;对提取出的隐特征构建注意力机制,使得元学习器能快速地注意到对当前任务重要的特征;将注意力模块增强之后的特征使用分类器进行图像分类。实验表明,该算法在Mini-ImageNet和Omniglot数据集上达到72.5%和98.8%的准确率,显著优于现有元学习算法的性能。