一种使用连续学习服务器对分类客户端的图像的分类器进行连续学习的方法以及使用其的连续学习服务器

摘要

公开一种使用连续学习服务器对分类客户端(client)图像的分类器进行连续学习的方法，其包括：连续学习服务器(a)将来自客户端的第1分类器的每个第1难图像输入到对抗自编码器，使对抗自编码器通过编码器从多个第1难图像输出多个潜在向量，通过解码器从多个潜在向量输出多个重建图像，通过判别器和第2分类器输出多个属性信息和多个第2分类信息，以确定要存储在第1学习数据集中的多个第2难图像，通过调整与确定为不是第2难图像的每个重建图像对应的多个潜在向量来生成要存储在第2学习数据集中的多个增强图像；(b)对与第1分类器对应的第3分类器进行连续学习；以及(c)向客户端传输多个更新的参数。