【技术实现步骤摘要】
本公开的实施例涉及计算机领域，并且更具体地，涉及生成图像样本的方法、电子设备和计算机程序产品。
技术介绍
1、现今，诸如自动驾驶公司这样的人工智能行业用户依赖大量数据计算能力。管理数据、机器学习模型和基础it系统复杂且昂贵。对此，针对用于训练的样本集所期望的是，包括大量样本的训练集能够被转换为只包括很少量样本的训练集，并且还需要保证转换得到的训练集应当能够达到与原训练集同样的训练效果。针对缩减训练集，在常规上可以对样本集进行蒸馏，进而得到包括非常少量样本的样本集，从而以蒸馏的样本集替代原本的样本集，以用于机器学习训练。
技术实现思路
1、本公开的实施例提供了一种利用分类胶囊网络来生成蒸馏图像样本的方案。
2、在本公开的第一方面中，提供了一种生成图像样本的方法。该方法包括通过利用分类胶囊网络模型来处理一组图像样本，获得一组蒸馏样本，一组蒸馏样本的特征分布指示一组图像样本的特征分布。该方法还包括基于一组图像样本的标签，确定一组蒸馏样本中的每个蒸馏样本的软标签，软标签表示蒸馏样本属于多个分类的所每个分类的概率。
3、在本公开的第二方面中，提供了一种电子设备。该电子设备包括处处理器，以及与处理器耦合的存储器，存储器具有存储于其中的指令，指令在被处理器执行时使设备执行动作。动作包括：通过利用分类胶囊网络模型来处理一组图像样本，获得一组蒸馏样本，一组蒸馏样本的特征分布指示一组图像样本的特征分布；以及基于一组图像样本的标签，确定一组蒸馏样本中的每个蒸馏样本的软标签，软标签
4、在本公开的第三方面中，提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品被有形地存储在计算机可读介质上并且包括机器可执行指令，机器可执行指令在被执行时使机器执行根据第一方面的方法。
5、提供
技术实现思路
部分是为了简化的形式来介绍对概念的选择，它们在下文的具体实施方式中将被进一步描述。
技术实现思路
部分无意标识本公开的关键特征或主要特征，也无意限制本公开的范围。
【技术保护点】
1.一种生成图像样本的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中获得一组蒸馏样本包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中获得一组蒸馏样本包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述一组蒸馏样本中的每个蒸馏样本的软标签包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其中确定所述相关度包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其中确定每个蒸馏样本属于所述每个分类的概率包括：
7.根据权利要求1所述的方法，还包括：
8.一种电子设备，包括：
9.根据权利要求8所述的电子设备，其中获得一组蒸馏样本包括：
10.根据权利要求8所述的电子设备，其中获得一组蒸馏样本包括：
11.根据权利要求8所述的电子设备，其中确定所述一组蒸馏样本中的每个蒸馏样本的软标签包括：
12.根据权利要求11所述的电子设备，其中确定所述相关度包括：
13.根据权利要求11所述的电子设备，其中确定每个蒸馏样本属于所述每个分类的概率包括：
14.根据权利要求8所述的电
15.一种计算机程序产品，所述计算机程序产品被有形地存储在计算机可读介质上并且包括机器可执行指令，所述机器可执行指令在被执行时使机器执行根据权利要求1至7中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种生成图像样本的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中获得一组蒸馏样本包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中获得一组蒸馏样本包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述一组蒸馏样本中的每个蒸馏样本的软标签包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其中确定所述相关度包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其中确定每个蒸馏样本属于所述每个分类的概率包括：
7.根据权利要求1所述的方法，还包括：
8.一种电子设备，包括：
9.根据权利要求8所述的电子设备，其中获得一组蒸馏样本包括：
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