[发明专利]基于神经网络的分类装置及分类方法

权利要求书

1.一种基于神经网络的分类装置，其特征在于，包括：

储存介质，储存多个模块；以及

处理器，耦接所述储存介质，所述处理器访问并执行所述储存介质的所述多个模块，所述多个模块包括：

神经网络，产生分别对应一或多个样本的一或多个分数向量；

分类器，根据所述一或多个分数向量以及第一判定阈值判定出所述一或多个样本的第一子集合，其中所述第一子集合关联于第一类别；以及

运算模块，根据所述第一子集合从所述一或多个样本挑选出待复验样本。

2.如权利要求1所述的分类装置，其中

所述分类器更根据所述一或多个分数向量以及第二判定阈值判定出所述一或多个样本的第二子集合，其中所述第二子集合关联于第二类别；以及

所述运算模块更根据所述第一子集合及所述第二子集合从所述一或多个样本挑选出所述待复验样本。

3.如权利要求2所述的分类装置，其中

所述第一判定阈值经配置以使所述第一子集合中的样本满足第一要求；以及

所述第二判定阈值经配置以使所述第二子集合中的样本满足第二要求。

4.如权利要求2所述的分类装置，其中所述待复验样本为所述第一子集合及所述第二子集合的联集在所述一或多个样本内的补集。

5.如权利要求1所述的分类装置，其中所述第一判定阈值关联于下列的至少其中之一：准确率及查准率。

6.如权利要求1所述的分类装置，其中所述分类器经配置以执行：

根据所述一或多个分数向量以及第三判定阈值判定出所述一或多个样本的第三子集合，其中所述第三子集合关联于所述第一类别；以及

根据所述一或多个分数向量以及所述第一判定阈值从所述第三子集合中判定出所述第一子集合。

7.如权利要求6所述的分类装置，其中所述第三判定阈值经配置以使所述第三子集合中的样本满足第三要求。

8.如权利要求6所述的分类装置，其中所述待复验样本为所述第一子集合在所述第三子集合内的补集。

9.如权利要求6所述的分类装置，其中所述第三判定阈值关联于下列的至少其中之一：召回率及漏检率。

10.如权利要求1所述的分类装置，其中

所述分类器更根据所述一或多个分数向量以及第三判定阈值判定出所述一或多个样本的第三子集合，其中所述第三子集合关联于所述第一类别；以及

所述运算模块更根据所述第一子集合及所述第三子集合从所述一或多个样本中挑选出所述待复验样本。

11.如权利要求10所述的分类装置，其中所述第三判定阈值经配置以使所述第三子集合中的样本满足第三要求。

12.如权利要求10所述的分类装置，其中所述待复验样本为所述第一子集合在所述第三子集合中的补集。

13.如权利要求10所述的分类装置，其中所述第三判定阈值关联于下列的至少其中之一：召回率及漏检率。

14.一种基于神经网络的分类方法，其特征在于，包括：

通过神经网络产生分别对应一或多个样本的一或多个分数向量；

根据所述一或多个分数向量以及第一判定阈值判定出所述一或多个样本的第一子集合，其中所述第一子集合关联于第一类别；以及

根据所述第一子集合从所述一或多个样本挑选出待复验样本。