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針對深度學(xué)習(xí)中使用少量樣本完成模型訓(xùn)練的小樣本學(xué)習(xí)問題，構(gòu)建一種雙路的特征聚合網(wǎng)絡(luò)，并提出種新的綜合損失函數(shù)對網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)更新過程加以控制。通過綜合損失函數(shù)，特征聚合網(wǎng)絡(luò)可將樣本映射到更具代表性的特征空間中，從而獲得更優(yōu)的特征分布。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與MN、PN等方法相比，該特征聚合網(wǎng)絡(luò)能有效降低特征空間的復(fù)雜性，提升整體模型的分類效果。
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