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申请/专利权人：华为技术有限公司

摘要：本申请公开了人工智能领域的一种机器学习方法以及装置，用于在小样本学习中，通过构建数据集对应的概念空间，基于样本在空间中的度量来训练模型，得到输出精度更高的模型。该方法包括：支撑集和查询集中样本包括的多种类型的信息对应多个维度的概念空间；目标神经网络中包括元模型和概念空间映射模型，对目标神经网络的任意一次更新过程包括：元模型提取支撑样本以及查询样本的特征得到第一特征向量和第二特征向量；概念空间映射模型将元模型输出的特征向量映射至概念空间，并计算概念空间中查询样本和支撑样本之间的距离；基于该距离得到查询样本的预测标签，随后计算损失值并更新目标神经网络，得到当前次迭代更新后的目标神经网络。

主权项：1.一种机器学习方法，其特征在于，包括：获取支撑集和查询集，所述支撑集和所述查询集中样本包括的实际标签包括多种类型的信息，所述多种类型的信息对应多个维度的概念空间；使用所述支撑集和所述查询集对目标神经网络进行至少一次迭代更新，得到更新后的目标神经网络，其中，所述目标神经网络中包括元模型和概念空间映射模型，所述至少一次迭代更新中的任意一次更新包括：将所述支撑集中的至少一个支撑样本作为所述元模型的输入，得到至少一组第一特征向量，以及将所述查询集中的至少一个查询样本作为元模型的输入，得到至少一组第二特征向量，所述元模型用于提取输入的样本的特征；通过所述概念空间映射模型，将所述至少一组第一特征向量映射至所述多个维度的概念空间中，得到至少一组第三特征向量，以及将所述至少一组第二特征向量映射至所述多个维度的概念空间中，得到至少一组第四特征向量；根据所述至少一组第三特征向量和所述至少一组第四特征向量，得到在所述多个维度的概念空间中，所述至少一个查询样本和所述至少一个支撑样本之间的距离；根据所述至少一个查询样本和所述至少一个支撑样本之间的距离，得到所述至少一个查询样本得到预测标签；根据所述至少一个查询样本的预测标签获取所述至少一个查询样本的损失值；根据所述至少一个查询样本的损失值更新所述目标神经网络，得到当前次迭代更新后的所述目标神经网络；所述支撑样本为以下任一种：图像、语音、文本；所述查询样本为以下任一种：图像、语音、文本。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华为技术有限公司 一种机器学习方法以及装置