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基于ADFRN與SAGCN的少樣本學(xué)習(xí)方法

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摘 要: 隨著網(wǎng)絡(luò)深度的增加,圖卷積網(wǎng)絡(luò)容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象,且現(xiàn)有的少樣本學(xué)習(xí)方法往往會(huì)忽略具有類別特點(diǎn)的局部細(xì)節(jié)信息對于分類的貢獻(xiàn)。因此,文章提出了一種基于自適應(yīng)細(xì)節(jié)特征增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)與語義對齊圖卷積網(wǎng)絡(luò)的少樣本學(xué)習(xí)方法,能夠根據(jù)經(jīng)驗(yàn)知識(shí)去學(xué)習(xí)生成具有可變感受野范圍,并從長寬和通道維度中捕捉具有類別特點(diǎn)的局部細(xì)節(jié)信息的卷積核。(剩余6749字)

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