科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
由于声呐图像分辨率低、样本数少，现有的类别增量学习网络对历史任务目标出现了严重的灾难性遗忘问题，导致所有任务目标的平均识别率降低。基于生成重放的框架模式，提出了一种改进的类别增量学习网络，设计搭建新的深层卷积生成对抗网络取代变分自编码器，作为生成重放增量网络的重构模型，提升图像的重构效果；构建新的卷积神经网络取代多层感知机，作为生成重放增量网络的识别网络，提升图像的分类识别性能。结果表明，改进的生成重放增量网络缓解了历史任务目标的灾难性遗忘问题，显著提高所有任务目标的平均识别率显著提高。
- 单位
