基于转导推理的小样本学习方法改进

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摘要： 针对目前小样本图像分类推断置信度有待提高的问题， 提出一个新的结合元置信转导推理、 数据混淆方法和按特征线性调制方法的模型. 首先， 利用转导推理在训练过程中能学习到推断数据的性质， 可以有针对性地学习； 其次， 在网络结构中结合数据混淆方法， 加强对关键特征的提取， 提升模型的特征发现能力（剩余14606字）

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