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龍圖騰網(wǎng)獲悉江蘇濠漢信息技術(shù)有限公司申請(qǐng)的專利一種基于完整表述和泛化描述的小樣本分類方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120336974B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510812039.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/241；該發(fā)明授權(quán)一種基于完整表述和泛化描述的小樣本分類方法是由戴相龍;王曉鵬;李學(xué)鈞;胡彬;蔣勇;何成虎設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-18向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于完整表述和泛化描述的小樣本分類方法在說(shuō)明書摘要公布了：本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于完整表述和泛化描述的小樣本分類方法，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)將基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集輸入教師網(wǎng)絡(luò)生成教師混合統(tǒng)計(jì)特征；通過(guò)自編碼器壓縮重構(gòu)教師混合統(tǒng)計(jì)特征，生成教師潛在編碼特征和教師重構(gòu)特征后，計(jì)算第一多目標(biāo)損失值并應(yīng)用于梯度下降算法更新教師網(wǎng)絡(luò)，直至教師網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完成；將基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集輸入教師網(wǎng)絡(luò)，得到學(xué)生混合統(tǒng)計(jì)特征、學(xué)生潛在編碼特征和學(xué)生重構(gòu)特征輸出后進(jìn)行知識(shí)蒸餾遷移，采用梯度下降算法迭代優(yōu)化學(xué)生網(wǎng)絡(luò)。本申請(qǐng)解決了現(xiàn)有技術(shù)由于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)池化機(jī)制僅提取特征分布的部分統(tǒng)計(jì)量，導(dǎo)致特征嵌入描述不完整的技術(shù)問(wèn)題，達(dá)到了實(shí)現(xiàn)嵌入特征的精細(xì)化建模與泛化能力提升的技術(shù)效果。

本發(fā)明授權(quán)一種基于完整表述和泛化描述的小樣本分類方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于完整表述和泛化描述的小樣本分類方法，其特征在于，所述方法包括： 將基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集輸入教師網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)混合池化模塊生成教師混合統(tǒng)計(jì)特征； 通過(guò)自編碼器壓縮重構(gòu)所述教師混合統(tǒng)計(jì)特征，生成教師潛在編碼特征和教師重構(gòu)特征； 采用所述教師混合統(tǒng)計(jì)特征、教師潛在編碼特征和教師重構(gòu)特征，計(jì)算第一多目標(biāo)損失值后，將所述第一多目標(biāo)損失值應(yīng)用于梯度下降算法更新所述教師網(wǎng)絡(luò)，直至所述教師網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完成； 通過(guò)將基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集輸入所述教師網(wǎng)絡(luò)，得到學(xué)生混合統(tǒng)計(jì)特征、學(xué)生潛在編碼特征和學(xué)生重構(gòu)特征輸出； 采用知識(shí)蒸餾遷移所述學(xué)生混合統(tǒng)計(jì)特征、學(xué)生潛在編碼特征和學(xué)生重構(gòu)特征至學(xué)生網(wǎng)絡(luò)后，采用梯度下降算法進(jìn)行所述學(xué)生網(wǎng)絡(luò)的迭代優(yōu)化，其中，所述教師網(wǎng)絡(luò)和學(xué)生網(wǎng)絡(luò)的主干網(wǎng)絡(luò)均為ResNet12； 將基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集輸入教師網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)混合池化模塊生成教師混合統(tǒng)計(jì)特征，包括： 基于單次迭代樣本量，從所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集提取單次迭代訓(xùn)練樣本，其中，表示圖像數(shù)據(jù)，表示數(shù)據(jù)標(biāo)簽； 通過(guò)將所述單次迭代訓(xùn)練樣本輸入教師網(wǎng)絡(luò)，得到張量特征輸出，其中，表示輸出特征大小，W為特征高度，H為特征寬度，d為卷積通道數(shù)； 對(duì)所述張量特征輸出進(jìn)行雙統(tǒng)計(jì)混合池化，輸出所述教師混合統(tǒng)計(jì)特征； 對(duì)所述張量特征輸出進(jìn)行雙統(tǒng)計(jì)混合池化，輸出所述教師混合統(tǒng)計(jì)特征，包括： 將所述張量特征輸出輸入轉(zhuǎn)換公式，得到校準(zhǔn)分布特征張量，其中，所述轉(zhuǎn)換公式如下： ； 其中，為控制分布偏度的超參數(shù)； 將所述校準(zhǔn)分布特征張量分別輸入均值累積量計(jì)算式和協(xié)方差累積量計(jì)算式，計(jì)算輸出第一累積量和第二累積量； 加和所述第一累積量和第二累積量，輸出所述教師混合統(tǒng)計(jì)特征。

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