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基于任务迁移的联邦无监督图像分类模型训练方法、分类方法及设备技术
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文档序号:37806917
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本发明提供一种基于任务迁移的联邦无监督图像分类模型训练方法、分类方法及设备:获取包含完整标签和部分标签的本地数据集;获取初始神经网络模型,其包括自适应增量层和深度迁移模块;自适应增量层为在初始神经网络模型的每个卷积层后添加一个全连接层;在深...
该专利属于北京邮电大学所有,仅供学习研究参考,未经过北京邮电大学授权不得商用。
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