[发明专利]一种基于特征迁移的集成分类方法及系统在审
| 申请号： | 201810731253.4 | 申请日： | 2018-07-05 |
| 公开（公告）号： | CN109145943A | 公开（公告）日： | 2019-01-04 |
| 发明（设计）人： | 杨永全 | 申请（专利权）人： | 四川斐讯信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 成都金德联合知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 51271 | 代理人： | 张婵婵;王晓普 |
| 地址： | 610100 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本实施例公开了一种基于特征迁移的集成分类方法及系统，用以解决现有集成方法海量数据运算以及准确度不高的问题，其中，该方法包括步骤：选取基础模型并利用所述基础模型的迁移特征对预训练模型进行特征迁移的提取；基于所述提取的迁移特征对所述预训练模型的分类任务进行训练，同时根据所述预训练模型的不同构建新的特征上层的基分类器，获得多个基分类器；对所述多个基分类器进行集成；提取所述预训练模型的特征，并利用所述集成的基分类器对所述特征进行集成分类。本发明通过集成少数几个基于特征迁移而训练得到的基分类器，无需进行大量运算，进而在少量的时间与空间开销代价下，达到提高分类准确率的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 基分类器 迁移 训练模型 集成分类 基础模型 海量数据运算 分类准确率 准确度 空间开销 构建 运算 上层 分类 | ||
【主权项】：
1.一种基于特征迁移的集成分类方法，其特征在于，包括步骤：选取基础模型并利用所述基础模型的迁移特征对预训练模型进行特征迁移的提取；基于所述提取的迁移特征对所述预训练模型的分类任务进行训练，同时根据所述预训练模型的不同构建新的特征上层的基分类器，获得多个基分类器；对所述多个基分类器进行集成；提取所述预训练模型的特征，并利用所述集成的基分类器对所述特征进行集成分类。
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