[发明专利]难样本挖掘方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质有效
| 申请号： | 201911180004.1 | 申请日： | 2019-11-26 |
| 公开（公告）号： | CN110956255B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 郭强;陈灿灿;郑闪;孙丰龙;马建辉;邱亭林;杜君;郭蕾 | 申请（专利权）人： | 中国医学科学院肿瘤医院 |
| 主分类号： | G06N3/084 | 分类号： | G06N3/084;G06N3/048 |
| 代理公司： | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人： | 杨奇松 |
| 地址： | 100021 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种难样本挖掘方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，属于数据挖掘领域。该方法包括：在获得收敛的神经网络模型之后，统计训练集中各样本在网络反向传播过程中的梯度值，然后设定阈值，分别把训练集中样本分类为容易样本、难样本、极难样本三个类别。然后选取适量难样本，将难样本与原训练集融合，得到更新后的训练集。在用于更新训练集所添加的难样本中，已过滤掉极难样本。当把过滤掉极难样本的难样本加入到原训练集时，使得原训练集中的难样本比例增加，极难样本比例降低。当后续基于新的训练集训练神经网络模型时，可以避免神经网络模型对极难样本过度学习，从而得到性能较高的神经网络模型。 | ||
| 搜索关键词： | 样本 挖掘 方法 装置 电子设备 计算机 可读 存储 介质 | ||
【主权项】：
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