文档名：基于元学习的图卷积网络少样本学习模型
摘要：少样本学习是目前机器学习研究领域的热点和难点.针对现有的少样本学习模型不能有效捕捉数据特征与数据标签之间的联系,造成分类模型泛化能力弱的问题,提出一种基于元学习的原型空间图卷积网络少样本学习模型FSL-GCNPS(Few-ShotLearningofGraphConvolutionalNetworkonPrototypeSpace).首先,利用卷积神经网络提取多任务数据的特征向量;其次,为了将特征向量映射到原型空间中,根据元学习的训练策略得到特征向量的类原型表达;然后,通过类原型向量和类向量之间的嵌入表示,构建图结构数据,并进行图卷积网络训练、推理.实验结果表明,相较于经典少样本学习方法,FSL-GCNPS模型拥有更好的分类准确率和分类稳定性.同时,在医学图像领域数据集上实验表明,FSL-GCNPS具有很好的跨域适应性.
Abstract：Fewshotlearningisahotanddifficultprobleminthefieldofmachinelearning.Theexistingfew-shotlearningmodelcannoteffectivelycapturetherelationshipsbetweendatafeatureinformationanddatalabel,thuscausingthegeneralizationabilityoftheresultingclassifierwouldbeweaker.Afew-shotlearningofgraphconvolutionalnetworkonprototypespace,termedFSL-GCNPS,isdeveloped.Firstly,thefeaturevectorsareextractedonmulti-taskdatabyconvolu-tionalnetwork.Secondly,inordertomapthefeaturevectorsintotheprototypespace,representationlearningfortheclassesbasedonprototypenetworkisproposed.Next,thegraphisstructuredbycombingtheclassesprototypevectorswithclassvectors.Then,FSL-GCNPSistrainedusingMetalearning.TheexperimentalresultsshowthatFSL-GCNPShasbettercross-domainadaptabilityinthemedicalimagedomaincomparedwiththetraditionaldeeplearningmodels.Meanwhile,theFSL-GCNPSmodelhasbetterclassificationaccuracyandclassificationstabilitycomparedwiththeclassicalFew-shotlearn-ingalgorithm.
作者：刘鑫磊 冯林 廖凌湘 龚勋 苏菡 王俊 Author：LIUXin-lei FENGLin LIAOLing-xiang GONGXun SUHan WANGJun
作者单位：四川师范大学计算机科学学院,四川成都610100;资阳市公安局网络安全保卫支队,四川资阳641399四川师范大学计算机科学学院,四川成都610100西南交通大学计算机与人工智能学院,四川成都611730四川师范大学商学院,四川成都610100
刊名：电子学报 ISTICEIPKU
Journal：ActaElectronicaSinica
年，卷(期)：2024, 52(3)
分类号：TP181
关键词：元学习 图卷积网络 卷积神经网络 少样本学习 原型空间
Keywords：metalearning graphconvolutionalnetwork convolutionalneuralnetwork few-shotlearning proto-typespace
机标分类号：TP391TM743R338.1
在线出版日期：2024年5月16日
基金项目：基于元学习的图卷积网络少样本学习模型[
期刊论文] 电子学报--2024, 52(3)刘鑫磊 冯林 廖凌湘 龚勋 苏菡 王俊少样本学习是目前机器学习研究领域的热点和难点.针对现有的少样本学习模型不能有效捕捉数据特征与数据标签之间的联系,造成分类模型泛化能力弱的问题,提出一种基于元学习的原型空间图卷积网络少样本学习模型FSL-GCNPS(...参考文献和引证文献
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