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申请/专利权人：五邑大学
摘要：本申请提供了小样本人脸美丽度评价方法、设备及介质；通过将训练人脸图像进行任务划分，得到多个类别的支持集和查询集；将支持集输入至评价模型进行训练得到目标网络参数，将目标网络参数迁移至评价模型得到第一训练模型；将查询集输入至第一训练模型进行验证得到损失函数值，根据损失函数值调整第一训练模型的目标网络参数得到训练好的评价模型；能帮助模型从少量的样本中迅速学习到通用的特征，使得模型能更快地适应新的分类任务，从而提高模型的泛化能力，减少过拟合现象的发生。
主权项：1.一种小样本人脸美丽度评价方法，其特征在于，包括：获取待评价人脸图像；将所述待评价人脸图像输入至训练好的评价模型进行人脸美丽度评价，得到评价结果；训练所述评价模型，包括：获取训练人脸图像；将所述训练人脸图像进行任务划分，得到多个类别的支持集和查询集；将所述支持集输入至所述评价模型进行训练得到目标网络参数，将所述目标网络参数迁移至所述评价模型得到第一训练模型；将所述查询集输入至所述第一训练模型进行验证得到损失函数值，根据所述损失函数值调整所述第一训练模型的目标网络参数得到训练好的评价模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 五邑大学 小样本人脸美丽度评价方法、设备及介质
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