一种基于选择性特征迁移的小样本学习网络

摘要

本发明公开一种基于选择性特征迁移的小样本学习网络，包括元学习模块、ResNet模块、选择性对抗迁移网络模块和自注意力模块；元学习模块包括元训练阶段和元测试阶段，元训练阶段通过在与目标任务相近的任务上学习，训练得到能够作为目标任务初始化起点的预训练模型；元测试阶段是在预训练模型上训练目标任务；ResNet模块采用了层级之间的恒等映射，通过残差学习的方式进行训练；选择性对抗迁移网络模块由一个生成器和若干个鉴别器组成；自注意力模块能够对同一类别的样本点进行均值的计算，求出类别的原型向量，再通过每个样本与原型向量的欧几里得距离求得每个样本的权重，从而辅助模型的训练。