一种基于prototype的增量式信息分类方法

摘要

本发明提供了一种基于prototype的增量式信息分类方法，包括：步骤1，对当前已经训练好的模型生成一份副本，并固定副本模型参数；步骤2，为数据流新来的每个类初始化一个prototype向量，并按照新类的数量扩展当前模型的分类数目；步骤3,使用深度学习算法，计算新数据对应的损失；步骤4，根据新模型和模型副本对新数据的输出计算固化损失；步骤5，将两部分损失进行权重求和，使用梯度下降算法调整模型；步骤6，根据当前迭代次数选择继续训练或者退出。