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申请/专利权人：华东理工大学
摘要：本发明公开了一种基于原型动态更新和深度度量学习的增量学习方法。该方法包括：1引入多视角原型动态更新策略，通过挖掘旧类原型中的表征信息和多样性信息来减少旧知识的损耗；2为了保证新类知识的高效学习，通过结合深度度量学习中的代理模型，从而约束新类数据的特征分布，拉近类内距离，推远类间距离，从而实现更好的分类性能；3弥补了现有的增量学习方法忽视对几何信息的利用，结合新类数据的特征分布情况，从表征层面研究并利用代理和样本间的几何关系，将增量学习算法推广到机器人智能应用问题中。
主权项：1.一种基于原型动态更新和深度度量学习的增量学习方法，其特征在于，该增量分类器的训练过程包括以下步骤：1将原始样本数据划分为训练集和测试集两部分；2对训练集中的数据进行旋转标签增强的操作，并将处理后的数据输入到特征提取器中提取特征；3在学习新任务时，本方法在交叉熵分类损失和特征蒸馏损失的基础上，进一步融入多视角原型回放损失和表征级代理度量损失，从而得到最终优化目标；4每一轮增量阶段后，本方法基于动态更新策略，根据当前在线任务中数据的已知偏移，来近似估计已保存的旧类原型的未知偏移，从而动态更新原型；5测试步骤中，将经过多视角扩展的测试样本代入到基于多视角场景的集成分类器中进行识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华东理工大学 一种基于原型动态更新和深度度量学习的增量学习方法
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