[发明专利]样本标签置信度计算方法、装置、设备及模型训练方法有效
| 申请号： | 201811079398.7 | 申请日： | 2018-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN109345515B | 公开（公告）日： | 2021-08-17 |
| 发明（设计）人： | 姜泓羊;杨康;高孟娣;代黎明 | 申请（专利权）人： | 代黎明 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100085 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种样本标签置信度计算方法、装置、设备及模型训练方法。其中样本标签置信度计算方法，用于对图像深度学习模型训练的样本标签置信度进行计算，包括以下步骤：根据当前样本的学习结果计算样本初始标签的初始标签置信度；判断初始标签置信度是否满足预设置信度条件，当初始标签置信度满足预设置信度条件时，保持当前样本的最终标签为初始标签不变；当初始标签置信度不满足预设置信度条件时，从所有预设类标签中选择置信度最大的标签作为当前样本的最终标签。该方法能够应用到深度学习模型中，使得深度学习模型在学习的过程中能够保留对训练样本的历史学习记忆。能够对错标样本进行纠错，从而使得模型能够得到更好的训练。 | ||
| 搜索关键词： | 样本 标签 置信 计算方法 装置 设备 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
1.一种样本标签置信度计算方法，用于对图像深度学习模型训练的样本标签置信度进行计算，其特征在于，包括：根据当前样本的学习结果计算样本初始标签的初始标签置信度；判断所述初始标签置信度是否满足预设置信度条件，并得到判断结果；根据所述判断结果，当所述初始标签置信度满足预设置信度条件时，保持所述当前样本的最终标签为所述初始标签不变；根据所述判断结果，当所述初始标签置信度不满足预设置信度条件时，从所有预设类标签中选择置信度最大的标签作为所述当前样本的最终标签；其中，包含所述初始标签的所有预设标签的数量两个以上。
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