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CN110427978B - 面向小样本学习的变分自编码器网络模型和装置 - Google Patents

面向小样本学习的变分自编码器网络模型和装置 Download PDF

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CN110427978B CN201910621045.3A CN201910621045A CN110427978B CN 110427978 B CN110427978 B CN 110427978B CN 201910621045 A CN201910621045 A CN 201910621045A CN 110427978 B CN110427978 B CN 110427978B
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Abstract

本发明提出一种面向小样本学习的变分自编码器网络模型和装置，包括：获取样本的高层表征，根据高层表征通过第一神经网络采样得到隐表示，并通过第二个神经网络复原，以重构高层表征；根据分布参数生成每个类别分布；以及通过定义损失函数为重构误差、分类误差和隐表示分布与先验分布误差之和，以优化整个网络参数及每个类别分布的参数，生成变分自编码器网络模型。本发明通过面向小样本学习的变分自编码器网络模型，使得学习出来的高层表征有一个分布族能够精确的描述，而且高层表征的分布与其度量函数可以完全匹配，从而提升了小样本分类的准确率。

Description

面向小样本学习的变分自编码器网络模型和装置
技术领域
本发明涉及小样本机器学习技术领域，尤其涉及一种面向小样本学习的变分自编码器网络模型和装置。
背景技术
目前，小样本机器学习解决的是在训练样本数有限的情况下，如何能够训练出更加稳定，效果更好的分类器。一般来讲，在小样本深度学习中，是有一组样本充足的基类来学习“元知识”(Meta Knowledge)，然后将之泛化到小样本新类中。
现有技术中，以度量学习(Metric Learning)结合深度网络端到端训练的方法取得了良好的效果。但是，深度学习一般学习出的样本高层特征没有一个分布族能够精确的描述，而且其中存在的一大不足之处是其度量函数与样本高层特征的分布并不是完全匹配的，因此造成了一定程度的精度损失。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
为此，本发明的第一个目的在于提出一种面向小样本学习的变分自编码器网络模型，通过面向小样本学习的变分自编码器网络模型，使得学习出来的高层表征有一个分布族能够精确的描述，而且高层表征的分布与其度量函数可以完全匹配，从而提升了小样本分类的准确率。
本发明的第二个目的在于提出一种面向小样本学习的变分自编码器网络模型的装置。
为达上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种面向小样本学习的变分自编码器网络模型，包括：获取样本的高层表征，根据所述高层表征通过第一神经网络采样得到隐表示，并通过第二个神经网络复原，以重构所述高层表征；根据分布参数生成每个类别分布；以及通过定义损失函数为重构误差、分类误差和隐表示分布与先验分布误差之和，以优化整个网络参数及所述每个类别分布的参数，生成变分自编码器网络模型。
本发明实施例的面向小样本学习的变分自编码器网络模型，可以通过重构高层特征，根据分布参数生成易于分类的类别分布，然后通过损失函数进行优化整个网络参数及每个类别分布的参数，从而使得学习出来的高层表征有一个分布族能够精确的描述，而且高层表征的分布与其度量函数可以完全匹配，提升了小样本分类的准确率。
其中，在本发明的一个实施例中，所述获取样本的高层表征，包括：通过预设深度网络结构学习得到所述样本的高层表征。
进一步地，在本发明的一个实施例中，所述根据分布参数生成每个类别分布，包括：学习分布参数，使得不同类别样本的隐表示的间隔满足预设条件。
进一步地，在本发明的一个实施例中，所述生成变分自编码器网络模型，包括：通过预设数量的样本描述每个新类分布的参数，以对每个测试样本提取对应的隐表示进行极大似然分类。
为达上述目的，本发明第二方面实施例提出了一种面向小样本学习的变分自编码器网络模型的装置，包括：重构模块，用于获取样本的高层表征，根据所述高层表征通过第一神经网络采样得到隐表示，并通过第二个神经网络复原，以重构所述高层表征；分类模块，用于根据分布参数生成每个类别分布；优化模块，用于通过定义损失函数为重构误差、分类误差和隐表示分布与先验分布误差之和，以优化整个网络参数及所述每个类别分布的参数，生成变分自编码器网络模型。
本发明实施例的面向小样本学习的变分自编码器网络模型的装置，可以通过重构高层特征，根据分布参数生成易于分类的类别分布，然后通过损失函数进行优化整个网络参数及每个类别分布的参数，从而使得学习出来的高层表征有一个分布族能够精确的描述，而且高层表征的分布与其度量函数可以完全匹配，提升了小样本分类的准确率。
其中，在本发明的一个实施例中，所述重构模块进一步用于通过预设深度网络结构学习得到所述样本的高层表征。
进一步地，在本发明的一个实施例中，所述分类模块进一步用于学习分布参数，使得不同类别样本的隐表示的间隔满足预设条件。
进一步地，在本发明的一个实施例中，所述优化模块进一步用于通过预设数量的样本描述每个新类分布的参数，以对每个测试样本提取对应的隐表示进行极大似然分类。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为本发明实施例所提供的一种面向小样本学习的变分自编码器网络模型的流程图；
图2为本发明实施例所提供的一种判别变分自编码器的生成式概率图模型的示意图；
图3为本发明实施例所提供的一种判别变分自编码器的网络结构的示意图；
图4为本发明实施例提供的一种面向小样本学习的变分自编码器网络模型的装置结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
下面参考附图描述本发明实施例的面向小样本学习的变分自编码器网络模型和装置，首先将参照附图描述根据本发明实施例提出的面向小样本学习的变分自编码器网络模型。
图1为本发明实施例所提供的一种面向小样本学习的变分自编码器网络模型的流程图。
如图1所示，本发明实施例的面向小样本学习的变分自编码器网络模型包括以下步骤：
步骤101，获取样本的高层表征，根据高层表征通过第一神经网络采样得到隐表示，并通过第二个神经网络复原，以重构高层表征。
在本发明的一个实施例中，获取样本的高层表征，包括：通过预设深度网络结构学习得到样本的高层表征。具体的，在小样本图像分类中可以通过残差卷积神经网络(ResNet)进行图像高层表征的提取，之后第一神经网络可以采用一个两层的神经元数目逐渐减小的全连接网络学习隐表示，第二神经网络可以采用一个两层的神经元数目逐渐增加的全连接网络复原高层表征。如图2、图3所示，作为本发明实施例一种可能实现的方式，高层表征(x)通过一个神经网络采样出一个隐表示(z)，然后再通过另一个神经网络复原，学习网络参数时要既保证每类的隐表示服从预先设定好的先验分布，又保证重构误差尽可能小。
步骤102，根据分布参数生成每个类别分布。
在本发明的一个实施例中，根据分布参数生成每个类别分布，包括：学习分布参数，使得不同类别样本的隐表示的间隔满足预设条件。如图2、图3所示，具体的，每个类别(y)分布可以用对应的分布参数来表示，要学习分布参数使得不同类别样本的隐表示要尽可能间隔较大，易于分类。例如，可以用一个各维独立的同方差的正态分布或冯塞米松分布作为每个类别隐表示的先验分布，保证了深度网络更强的泛化能力。
步骤103，通过定义损失函数为重构误差、分类误差和隐表示分布与先验分布误差之和，以优化整个网络参数及每个类别分布的参数，生成变分自编码器网络模型。
在本发明的一个实施例中，重构误差为上述复原的高层表征与原始高层表征的欧式距离，分类误差为每个样本在分类任务中负的似然值，隐表示分布与先验分布误差可以用它们之间的Kullback-Leibler散度值来描述。通过加权的方式构造好损失函数之后可以用随机梯度下降的方法来优化整个网络参数与类别分布参数。需要说明的是，生成变分自编码器网络模型，包括：通过预设数量的样本描述每个新类分布的参数，以对每个测试样本提取对应的隐表示进行极大似然分类，也就是新类别可以通过使用少量样本对每个新类分布的参数进行估计来描述，之后对于每个测试样本仅需要提取出其隐表示进行极大似然分类即可。
举例而言，在现实场景中，罕见肿瘤的识别，人脸识别，小语种机器翻译都可以用上述面向小样本学习的变分自编码器网络模型解决小样本分类问题。
根据本发明实施例的面向小样本学习的变分自编码器网络模型，可以通过重构高层特征，根据分布参数生成易于分类的类别分布，然后通过损失函数进行优化整个网络参数及每个类别分布的参数，从而使得学习出来的高层表征有一个分布族能够精确的描述，而且高层表征的分布与其度量函数可以完全匹配，提升了小样本分类的准确率。
其次，下面对面向小样本学习的变分自编码器网络模型的装置进行详细描述。
图4为本发明实施例提供的一种面向小样本学习的变分自编码器网络模型的装置结构示意图。
如图4所示，该面向小样本学习的变分自编码器网络模型的装置10包括：重构模块100、分类模块200和优化模块300。
其中，重构模块100获取样本的高层表征，根据高层表征通过第一神经网络采样得到隐表示，并通过第二个神经网络复原，以重构高层表征。分类模块200根据分布参数生成每个类别分布。优化模块300通过定义损失函数为重构误差、分类误差和隐表示分布与先验分布误差之和，以优化整个网络参数及每个类别分布的参数，生成变分自编码器网络模型。本装置通过面向小样本学习的变分自编码器网络模型，使得学习出来的高层表征有一个分布族能够精确的描述，而且高层表征的分布与其度量函数可以完全匹配，提升了小样本分类的准确率。
进一步地，在本发明实施例的一种可能的实现方式中，重构模块100进一步用于通过预设深度网络结构学习得到样本的高层表征。
进一步地，在本发明实施例的一种可能的实现方式中，分类模块200进一步用于学习分布参数，使得不同类别样本的隐表示的间隔满足预设条件。
进一步地，在本发明实施例的一种可能的实现方式中，优化模块300进一步用于通过预设数量的样本描述每个新类分布的参数，以对每个测试样本提取对应的隐表示进行极大似然分类。
需要说明的是，前述对面向小样本学习的变分自编码器网络模型实施例的解释说明也适用于该实施例的面向小样本学习的变分自编码器网络模型的装置，此处不再赘述。
根据本发明实施例的面向小样本学习的变分自编码器网络模型的装置，可以通过重构高层特征，根据分布参数生成易于分类的类别分布，然后通过损失函数进行优化整个网络参数及每个类别分布的参数，从而使得学习出来的高层表征有一个分布族能够精确的描述，而且高层表征的分布与其度量函数可以完全匹配，提升了小样本分类的准确率。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (4)

1.一种面向小样本学习的变分自编码器网络模型生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
通过预设深度网络结构学习获取样本的高层表征，根据所述高层表征通过第一神经网络采样得到隐表示，并通过第二个神经网络复原，以重构所述高层表征，具体地，在小样本图像分类中通过残差卷积神经网络进行图像高层表征的提取，之后所述第一神经网络采用一个两层的神经元数目逐渐减小的全连接网络学习隐表示，所述第二神经网络采用一个两层的神经元数目逐渐增加的全连接网络复原高层表征；
根据分布参数生成每个类别分布，包括：学习分布参数，使得不同类别样本的隐表示的间隔满足预设条件；以及
通过定义损失函数为重构误差、分类误差和隐表示分布与先验分布误差之和，以优化整个网络参数及所述每个类别分布的参数，生成变分自编码器网络模型以提升小样本分类的准确率。
2.根据权利要求1所述的模型生成方法，其特征在于，所述生成变分自编码器网络模型，包括：
通过预设数量的样本描述每个新类分布的参数，以对每个测试样本提取对应的隐表示进行极大似然分类。
3.一种面向小样本学习的变分自编码器网络模型的装置，其特征在于，所述装置包括：
重构模块，用于通过预设深度网络结构学习获取样本的高层表征，根据所述高层表征通过第一神经网络采样得到隐表示，并通过第二个神经网络复原，以重构所述高层表征，具体地，在小样本图像分类中通过残差卷积神经网络进行图像高层表征的提取，之后所述第一神经网络采用一个两层的神经元数目逐渐减小的全连接网络学习隐表示，所述第二神经网络采用一个两层的神经元数目逐渐增加的全连接网络复原高层表征；
分类模块，用于根据分布参数生成每个类别分布，包括：学习分布参数，使得不同类别样本的隐表示的间隔满足预设条件；
优化模块，用于通过定义损失函数为重构误差、分类误差和隐表示分布与先验分布误差之和，以优化整个网络参数及所述每个类别分布的参数，生成变分自编码器网络模型以提升小样本分类的准确率。
4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述优化模块进一步用于通过预设数量的样本描述每个新类分布的参数，以对每个测试样本提取对应的隐表示进行极大似然分类。
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