面向图像分类的小样本学习算法综述

摘要：

目前,以深度学习为代表的人工智能算法凭借超大规模数据集以及强大的计算资源,在图像分类、生物特征识别、医疗辅助诊断等领域取得了优秀的成果并成功落地.然而,在许多实际的应用场景中,因诸多限制,研究人员无法获取到大量样本或者获取样本的代价过高,因此研究图像分类任务在小样本情形下的学习算法成为了推动智能化进程的核心动力,同时也成为了当下的研究热点.小样本学习指在监督信息数量有限的情况下进行学习并解决问题的算法.首先,从机器学习理论的角度描述了小样本学习困难的原因;其次,根据小样本学习算法的设计动机将现有算法归为表征学习、数据扩充、学习策略三大类,并分析其优缺点;然后,总结了常用的小样本学习评价方法以及现有模型在公用数据集上的表现;最后,讨论了小样本图像分类技术的难点及未来的研究趋势,为今后的研究提供参考.

关键词：小样本学习、图像分类、表征学习、数据扩充、迁移学习

所属期刊栏目：49

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;四川省科技计划资助项目;四川省科技计划资助项目;四川省科技计划资助项目;四川省科技计划资助项目;四川省委组织部人才专项;全国科学院联盟合作项目

在线出版日期：2022-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1-9