类内-类间通道注意力少样本分类

针对元学习少样本分类样本特征鉴别能力不足的问题，提出了一种类内-类间通道注意力少样本分类方法（Intrainter Channel Attention Few-shot Classification, ICAFSC）。ICAFSC在原型网络基础上设计了一个类内-类间通道注意力模块，该模块通过类内-类间距离度量计算通道权重实现特征加权，提高特征对类别的鉴别能力。为了克服直接在元训练阶段学习类内-类间通道注意力模块容易出现过拟合或欠拟合现象的问题，ICAFSC在原型网络的元训练之前增加一个预训练阶段。该阶段设计具有大量标记样本的分类任务，并利用这些任务充分训练类内-类间通道注意力模块，促使该模块达到较优的状态。在原型网络的元训练和元测试阶段，ICAFSC冻结类内-类间通道注意力模块的参数，分别实现少样本分类经验的学习与迁移。在MiniImagenet数据集上分别开展了1-shot和5-shot的少样本分类实验。实验结果表明：本文提出的类内-类间通道注意力少样本分类方法与原型网络相比，在1-shot和5-shot条件下分类准确率分别提高了1.93%和1.15%。