基于渐进式簇净化网络的转导推理小样本分类方法

摘要

本发明属于计算机视觉、模式识别和神经网络技术领域，具体涉及一种基于渐进式簇净化网络的转导推理小样本分类方法、系统、装置，旨在解决现有基于小样本学习的分类方法忽略了测试样本的作用，导致分类精度、鲁棒性较差的问题。本系统方法包括：获取第一数据集、第二数据集；提取第一数据集、第二数据集中图像的特征，对第二数据集不同类别的图像特征求均值，作为各类别的特征初始值；通过分类模型对第一数据集中的图像分类；第一数据集中重分类的各图像的正得分；第一数据集中重分类的各图像的负得分；通过预设的第一方法对特征初始值进行更新；循环判断。本发明提高了分类的精度、鲁棒性。