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公开(公告)号：CN117710738A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311731560.X
申请日：2023-12-15
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/72 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82
Abstract: 本发明属于机器学习技术领域，公开了一种基于原型对比学习的开放集识别方法及系统，包括：S1，为预训练阶段，首先在训练集中按一定比例划分出已知类样本集与未知类样本集；然后，对其中的已知类样本进行数据增强，将增强得到的样本输入预训练模型中进行训练；S2，分类器训练阶段，冻结训练好的预训练模型的参数，使用交叉熵损失训练分类器；S3，测试阶段，使用训练好的分类器对新样本进行测试，得到分类结果。本发明引入类原型思想，构建原型对比学习模型，设计原型对比损失函数来训练模型，促使样本在特征空间中向相应类原型靠近，使得每个已知类被限制在更紧凑的特征空间内。
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