技术特征：
技术总结
本发明涉及一种基于深度学习的新增类别识别方法，包括以下步骤：将预测样本输入到深度网络获得预测样本的输出向量；计算所述预测样本的输出向量，与训练样本中每种类别的代表向量之间的相似度值，从而识别所述预测样本的类别；其中，所述训练样本中每种类别的代表向量是通过将所述训练样本集输入到深度网络获得输出向量集，并根据所述训练样本的输出向量集计算得出的。
技术研发人员：邢云冰;陈益强;蒋鑫龙
受保护的技术使用者：中国科学院计算技术研究所
技术研发日：2017.07.18
技术公布日：2018.02.13