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本发明属于机器学习的技术领域，具体涉及一种基于属性继承的图卷积网络零样本学习方法，包括运用CNN网络提取样本图像的特征，将训练样本输入到GCN网络Gf(X)中，运用注意力机制A构建子类的语义表达，训练GCN网络Gs(Xs)，将测试样本先后输入到训练好的GCN网络Gf(X)和Gs(Xs)中，逐级地对测试样本进行分类，最终输出测试样本的子类标签。本发明使用属性特征构建语义空间，利用属性继承的图卷积网络方法学习关注样本层级之间的关系，更加全面地学习类间与类内的异同信息，从而更充分地考虑了样本层级间的异
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 112364895 B
(45)授权公告日 2023.04.07
(21)申请号 202011147909.1 G06N 3/08 (2023.01)
(22
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