基于孪生变分自编码器的小样本图像分类方法

摘要：

当前深度学习大都基于大量数据通过构建深层次的网络实现自动识别,但在很多场景中难以获得大量的样本数据.针对这一问题,提出一种基于孪生变分自编码器(siamese variational auto-encoder,S-VAE)的小样本图像分类方法.通过变分自编码器提取原始训练数据的高层语义特征,然后由两个训练好的变分自编码器的编码器部分组建孪生网络的输入结构,最后通过分类器对样本进行识别.变分自编码器可以解决样本数据量少带来的过拟合问题,孪生网络的结构增加了样本数量较少的情况下的训练次数.在Omniglot数据集上进行的实验结果表明:本方法与原始孪生神经网络相比正确率平均提高了3.1％,模型收敛速度更快,证明了孪生变分自编码器能够较好地完成小样本数据分类任务.

关键词：小样本、变分自编码器、孪生网络、图像识别、过拟合、特征向量、深度学习、数据增强

所属期刊栏目：16

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金51677072

在线出版日期：2021-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：254-262