公开(公告)号：CN112633495A

公开(公告)日：2021-04-09

申请号：CN202011504238.X

申请日：2020-12-18

Applicant: 浙江大学

Inventor： 李玺 ,  赵涵斌 ,  傅永健 ,  康敏桐

IPC: G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种用于小样本类增量学习的多粒度快慢学习方法，方法具体包括以下步骤：连续获取多个任务的数据流，在每个类增量学习会话只能获得一个任务的数据；在第一个增量学习会话中，获取第一个任务的数据，学习得到基任务网络模型，慢更新模型和快更新模型都以基任务模型作为初始化；在下一个增量学习会话中获取新任务数据，以慢的多粒度学习方法更新慢更新模型，以快的多粒度学习方法更新快更新模型；每次增量学习会话后，通过慢更新模型得到慢更新特征空间，通过快更新模型得到快更新特征空间，利用两个空间得到的组合空间进行分类。本发明构建的组合特征空间能有效地平衡旧知识保留和新知识适应，是一种简单有效的小样本增量学习方法。

公开(公告)号：CN112633495B

公开(公告)日：2023-07-18

申请号：CN202011504238.X

申请日：2020-12-18

Applicant: 浙江大学

Inventor： 李玺 ,  赵涵斌 ,  傅永健 ,  康敏桐

IPC: G06N3/08 ,  G06F18/2413 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明公开了一种用于小样本类增量学习的多粒度快慢学习方法，方法具体包括以下步骤：连续获取多个任务的数据流，在每个类增量学习会话只能获得一个任务的数据；在第一个增量学习会话中，获取第一个任务的数据，学习得到基任务网络模型，慢更新模型和快更新模型都以基任务模型作为初始化；在下一个增量学习会话中获取新任务数据，以慢的多粒度学习方法更新慢更新模型，以快的多粒度学习方法更新快更新模型；每次增量学习会话后，通过慢更新模型得到慢更新特征空间，通过快更新模型得到快更新特征空间，利用两个空间得到的组合空间进行分类。本发明构建的组合特征空间能有效地平衡旧知识保留和新知识适应，是一种简单有效的小样本增量学习方法。