[发明专利]检测偏离分布样本的方法和系统有效
| 申请号： | 201910656146.4 | 申请日： | 2019-07-19 |
| 公开（公告）号： | CN110443289B | 公开（公告）日： | 2022-02-08 |
| 发明（设计）人： | 刘世霞;袁隽;陈长建;张慧;戴琼海;娄昕 | 申请（专利权）人： | 清华大学;中国人民解放军总医院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 王艳斌 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种用于检测偏离分布样本的方法、系统、计算机可读存储介质。其中方法包括：利用多个训练样本的原始特征，训练出多个神经网络分类器；从多个神经网络分类器中获得多个训练样本的高层语义特征；利用多个训练样本的至少一个高层语义特征和至少一个原始特征，使用多种训练模型，训练出多个分类器，其中训练出的多个分类器用于检测偏离分布样本；将多个训练样本的至少一个高层语义特征和至少一个原始特征作为输入，获得训练出的多个分类器对多个训练样本的多个综合分类结果；利用获得的训练出的多个分类器的分类结果，确定多个分类器的每个分类器的权重，从而得到多个加权分类器。 | ||
| 搜索关键词： | 检测 偏离 分布 样本 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种检测偏离分布样本的方法，包括：利用多个训练样本的原始特征，训练出多个神经网络分类器，其中所述多个训练样本的每一个训练样本都包含至少一个原始特征；从所述多个神经网络分类器中获得所述多个训练样本的高层语义特征，其中所述多个训练样本的每一个训练样本都包含至少一个高层语义特征；利用所述多个训练样本的至少一个高层语义特征和至少一个原始特征，使用多种训练模型，训练出多个分类器，其中所述训练出的多个分类器用于检测偏离分布样本；将所述多个训练样本的所述至少一个高层语义特征和所述至少一个原始特征作为输入，获得所述训练出的多个分类器对所述多个训练样本的多个综合分类结果；利用获得的所述训练出的多个分类器的对所述多个训练样本的多个综合分类结果，确定所述多个分类器的每个分类器的权重，从而得到多个加权分类器。
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