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IJCAI 2021 | 不确定性感知小样本图像分类模型,实现SOTA性能

小样本图像分类是小样本学习研究领域中的一个热点问题,对其展开应用和研究,有十分重大的现实意义。基于度量学习的方法在该领域中得到了广泛应用,并且取得了显著效果。但是在应用这种方法时,由于观测噪声的存在,所以网络模型对于不同输入对应的特征表达具有不同的置信度。对不确定度的建模和利用,对于提升优化效率十分重要。因此,微软亚洲研究院的研究员们提出了不确定性感知小样本图像分类方法。相关研究论文“Uncertainty-Aware Few-Shot Image Classification”已被国际人工智能联合会议 IJCAI 2021 收录。

发布时间:2021-08-19 类型:深度文章