[发明专利]一种基于高维空间采样的数据增强方法在审
| 申请号： | 201910123936.6 | 申请日： | 2019-02-19 |
| 公开（公告）号： | CN109886333A | 公开（公告）日： | 2019-06-14 |
| 发明（设计）人： | 王卡风;须成忠;曹廷荣;熊超 | 申请（专利权）人： | 深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市科进知识产权代理事务所(普通合伙) 44316 | 代理人： | 曹卫良 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于高维空间采样的数据增强方法，该方法先将需要增强的数据集分为训练集和测试集，包括：S1，将所述训练集从低维空间P映射至高维空间D，以获得第一数据集；S2，搭建训练模型，所述训练模型包括采样器和分类器；S3，所述采样器通过使用蒙特卡罗方法在所述第一数据集上进行采样以获得第二数据集；S4，控制所述训练集、所述第二数据集和所述测试集在相同的维度空间；S5，将控制过维度的训练集和第二数据集输入分类器中，对训练模型进行训练；S6，使用控制过维度的所述测试集对经训练后的训练模型的性能进行评估。该方法摆脱在更多的数据维度上进行采样的限制，产生的新样本更加适合分类器分类。 | ||
| 搜索关键词： | 训练模型 数据集 训练集 采样 高维空间 测试集 第一数据 数据增强 采样器 分类器 维度 输入分类器 低维空间 使用控制 数据维度 维度空间 新样本 映射 分类 评估 | ||
【主权项】：
1.一种基于高维空间采样的数据增强方法，该方法先将需要增强的数据集分为训练集和测试集，其特征在于，所述方法包括：S1，将所述训练集从低维空间P映射至高维空间D，以获得第一数据集；S2，搭建训练模型，所述训练模型包括采样器和分类器；S3，所述采样器通过使用蒙特卡罗方法在所述第一数据集上进行采样以获得第二数据集；S4，控制所述训练集、所述第二数据集和所述测试集在相同的维度空间；S5，将控制过维度的训练集和第二数据集输入分类器中，对训练模型进行训练；S6，使用控制过维度的所述测试集对经训练后的训练模型的性能进行评估。
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