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[期刊论文] 作者:代磊超,冯林,尚兴林,苏菡,龚勋,
来源:模式识别与人工智能 年份:2021
少样本学习方法模拟人类从少量样本中学习的认知过程,已成为机器学习研究领域的热点.针对目前少样本学习迭代过程的任务量较大、过拟合现象严重等问题,文中提出基于深度网络的快速少样本学习算法.首先,利用核密度估计和图像滤波方法向训练集加入多种类型的随机......
[期刊论文] 作者:代磊超,冯林,杨玉亭,尚兴林,苏菡,
来源:小型微型计算机系统 年份:2021
少样本学习是目前机器学习研究领域的一个热点,它能在少量的标记样本中学习到较好的分类模型.但是,在噪声的不确定环境中,传统的少样本学习模型泛化能力弱.针对这一问题,提出...
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