一种基于变分自编码器的图像增量学习方法[CN201811294175.2] - 浙江工业大学

专利申请

2018-11-01
公布公告

2021-06-18
授权日期

2021-06-18
终止

2031-06-16

一种基于变分自编码器的图像增量学习方法

* 专利信息仅供参考，不具有法律效力。有效专利

注册号： CN201811294175.2 申请日期： 2018-11-01 专利主类别： G06N3/08 {{ classMap["G06N3/08"] }}

申请人名称：浙江工业大学

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申请人地址：浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号

专利分类项目

G06N3/08 : 学习方法

G06N3/04 : 体系结构，例如，互连拓扑

专利注册信息

初审公告期号	2018-11-01	初审公告日期	2021-06-18
注册公告期号	2021-06-18	注册公告日期	2021-06-18
专用权期限	2021-06-18 - 2031-06-16	专利类型	发明授权
代理组织机构	杭州斯可睿专利事务所有限公司查看该机构代理的所有专利

专利介绍

一种基于变分自编码器的图像增量学习方法，包括以下步骤：1)构造以AlexNet网络层结构为原型的编码层，引入采样层和输出层；2)构建以上采样层和卷积层为基础的解码器，并且添加BacthNorm层；3)将编码器和解码器作为一个端到端的整体在数据集上进行训练；4)独立出编码器的分类层和解码器作为旧类别数据的生成器，并联合新增数据进行增量学习。本发明使得对抗扰动的生成不再受限于实际中众多环境因素的影响，具有较高的实用价值。

法律进度