摘要
在小样本条件下,由于低数据问题,即标记数据较少且难以收集,采用传统的深度学习很难训练出一个好的分类器.最近的研究中,基于低维局部信息度量方法和标签传播网络(transductive propagation network,TPN)算法取得了较好的分类效果,并且局部信息可以很好地度量特征与特征之间的关系,但是低数据问题依然存在.为了解决低数据问题,提出基于多尺度的标签传播网络(multi-scale label propagation network,MSLPN)方法,其核心思想在于利用多尺度生成器生成多个尺度的图像特征,通过关系度量模块获得多个不同尺度特征下的样本相似性得分,并通过集成不同尺度的相似性得分获得分类结果,具体地,方法首先通过多尺度生成器生成不同尺度的图像特征,然后利用多尺度信息的相似性得分进行标签传播,最后通过多尺度标签传播结果计算获得分类结果.与TPN相比,在数据集miniImageNet上,5-way 1-shot和5-way 5-shot设置中的分类准确率分别提高了 2.77％和4.02％;在数据集tieredImageNet上,5-way 1-shot和5-way 5-shot设置中分类准确率分别提高了 1.16％和1.27％.实验结果表明,利用多尺度特征信息可有效提高分类准确率.
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