计算机工程

作者：叶萌, 杨娟, 汪荣贵, 薛丽霞, 李懂

单位：合肥工业大学 计算机与信息学院, 合肥 230601

关键词：深度学习,小样本学习,特征提取,度量学习,特征聚合

基金：国家自然科学基金“基于视听信息融合的情感机器人情感识别与情感建模研究”（61672202）。

针对深度学习中使用少量样本完成模型训练的小样本学习问题，构建一种双路的特征聚合网络，并提出一种新的综合损失函数对网络模型的参数更新过程加以控制。通过综合损失函数，特征聚合网络可将样本映射到更具代表性的特征空间中，从而获得更优的特征分布。实验结果表明，与MN、PN等方法相比，该特征聚合网络能有效降低特征空间的复杂性，提升整体模型的分类效果。

来源：2021年第3期

《计算机工程》期刊编辑部

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