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基于轉導推理的小樣本學習方法改進

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摘要： 針對目前小樣本圖像分類推斷置信度有待提高的問題， 提出一個新的結合元置信轉導推理、 數(shù)據(jù)混淆方法和按特征線性調(diào)制方法的模型. 首先， 利用轉導推理在訓練過程中能學習到推斷數(shù)據(jù)的性質， 可以有針對性地學習； 其次， 在網(wǎng)絡結構中結合數(shù)據(jù)混淆方法， 加強對關鍵特征的提取， 提升模型的特征發(fā)現(xiàn)能力（剩余14606字）

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