自适应局部关系网络的小样本学习方法

针对基于度量学习的小样本学习方法中嵌入模块泛化能力差、提取图像级表征可能会损失大量辨别信息的问题,提出一种自适应的局部关系网络。该网络引入一个自注意力机制,使嵌入模块能够提取到每个类别特定的信息,将信息从任务无关的泛化概念转化为任务相关的独有特征;同时引入局部描述子的思想,每个局部描述子对应图片中的一个区域,通过局部描述子将关注点放在图像与类别之间的比较,有效消除类内差异和背景混淆,再将局部描述子与一种非线性的度量方式进行融合,应用改进的损失函数对图片进行分类识别。在MiniImagenet和Omniglot两个小样本学习常用数据集上的实验表明,改进算法能够高效地提高分类准确率。