基于储备池计算网络的小样本图像分类方法

摘要：

针对目前小样本学习方法易过拟合、跨域泛化能力不足等问题,受启发于储备池计算不依赖于训练而缓解过拟合的特性,提出了一种基于储备池计算的小样本学习方法(Reservoir Computing based Network for Few-shot Image Classifi-cation,RCFIC).整个方法由特征提取模块、特征增强模块和分类器模块构成.特征增强模块由储备池模块和基于储备池的注意力机制构成,分别对特征提取网络的特征进行通道级增强和像素级增强,同时联合余弦分类器促使网络学习具有高类间方差、低类内方差特性的特征分布.实验结果表明,本文算法在Cifar-FS、FC100、Mini-ImageNet等数据集上的分类精度至少比现有方法高 1.07%,在从Mini-ImageNet到CUB-200 的跨域场景设置下的分类精度优于次优方法1.77%.同时,消融实验验证了RCFIC的有效性.所提方法泛化性强,能够有效缓解小样本图像分类中的过拟合问题并在一定程度上解决跨域问题.

关键词：小样本学习、储备池计算、注意力机制、特征增强、图像分类

所属期刊栏目：38

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-10-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1399-1408