基于生成对抗网络的零样本图像分类方法

摘要

本发明公开了一种基于生成对抗网络的零样本图像分类方法，属于深度学习技术领域。包括获取图像数据集；对图像数据集进行预处理得到训练集和测试集；构建核心神经网络，并将训练集输入核心神经网络得到图片图像特征和视觉图像特征，核心神经网络包括卷积神经网络、生成对抗网络、重构网络和注意力网络；计算核心神经网络的损失函数，并对核心神经网络的参数进行调节；图片图像特征和视觉图像特征共同训练得到分类器；将测试集输入分类器进行分类。相较于现有技术，本发明通过在生成对抗网络中加入重构网络，使生成对抗网络生成的视觉图像特征更加多样化；在生成对抗网络中引入注意力网络，以减少视觉图像特征中的干扰信息，提高了分类准确度。