[发明专利]深度学习分类算法中动态调节训练样本的方法及终端设备有效
| 申请号： | 201811624786.9 | 申请日： | 2018-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN111382757B | 公开（公告）日： | 2023-09-08 |
| 发明（设计）人： | 熊友军;罗沛鹏;廖洪涛 | 申请（专利权）人： | 深圳市优必选科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/778;G06V10/764 |
| 代理公司： | 深圳中一联合知识产权代理有限公司 44414 | 代理人： | 张全文 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山区*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种深度学习分类算法中动态调节训练样本的方法及终端设备：获取第一训练集、验证集和测试集；通过第一训练集对模型进行训练，每完成一次迭代，通过验证集获取模型的精度，若完成第一预设次数的迭代且模型的精度大于等于第一预设精度，或若完成第二预设次数的迭代，则将验证集中的语料添加至第一训练集，得到第二训练集；通过第二训练集对模型进行训练，每完成一次迭代，通过训练集获取模型的精度，若模型的精度在连续第三预设次数的迭代过程中都高于第二预设精度，或若通过第二训练集完成第四预设次数的迭代，则通过测试集获得模型所对应的评价指数。本发明通过将测试集参与到建立模型的过程中，实现了语料的全覆盖。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 学习 分类 算法 动态 调节 训练 样本 方法 终端设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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