[发明专利]基于分类互斥性的损失函数计算方法、电子设备、介质在审
| 申请号： | 201811033060.8 | 申请日： | 2018-09-05 |
| 公开（公告）号： | CN109447102A | 公开（公告）日： | 2019-03-08 |
| 发明（设计）人： | 马瑞;丁志禄 | 申请（专利权）人： | 浙江长兴笛卡尔科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州市越秀区哲力专利商标事务所(普通合伙) 44288 | 代理人： | 胡拥军;糜婧 |
| 地址： | 313100 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供基于分类互斥性的损失函数计算方法，包括步骤：对原始数据集通过分类器进行分类，得到分类结果概率矩阵；通过损失函数计算分类结果概率矩阵中每一分类概率向量的损失，得到总体损失；通过互斥惩罚项计算方法计算分类结果概率矩阵中每一数据分类概率对应的互斥惩罚项，得到总体互斥惩罚项；将总体损失中每一分类概率向量对应的损失与总体互斥惩罚项中每一分类概率向量对应的互斥惩罚项进行整合。本发明涉及电子设备与可读存储介质，用于执行上述方法；本发明通过互斥惩罚项的加入，对计算结果相对互斥分类结果优势不明显的分类给予更高的惩罚，让分类器更好的将互斥的类别分离开，提高了机器学习中分类任务的准确性和可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 互斥 惩罚项 分类结果 分类概率 概率矩阵 损失函数 分类 向量 电子设备 分类器 互斥性 可读存储介质 原始数据集 机器学习 数据分类 整合 惩罚 概率 | ||
【主权项】：
1.基于分类互斥性的损失函数计算方法，其特征在于包括以下步骤：数据分类，对原始数据集通过分类器进行分类，得到分类结果概率矩阵；计算损失，通过损失函数计算所述分类结果概率矩阵中每一分类概率向量的损失，得到总体损失；计算互斥惩罚项，通过互斥惩罚项计算方法计算所述分类结果概率矩阵中每一数据分类概率对应的互斥惩罚项，得到总体互斥惩罚项；损失重构，将所述总体损失中每一所述分类概率向量对应的损失与所述总体互斥惩罚项中每一所述分类概率向量对应的互斥惩罚项进行整合，得到带互斥惩罚项的损失函数。
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