[发明专利]样本数据集的扩容方法及模型的训练方法在审
| 申请号： | 202010117161.4 | 申请日： | 2020-02-25 |
| 公开（公告）号： | CN111461164A | 公开（公告）日： | 2020-07-28 |
| 发明（设计）人： | 李丹;蒋藜薇 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 郑朝然 |
| 地址： | 100084 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种样本数据集的扩容方法及模型的训练方法，样本数据集的扩容方法包括：获取原始样本数据集，原始样本数据集的样本包括多个无标签样本和多个原始正样本；确定每个无标签样本与原始正样本的相似度；获取服从[0,1]均匀分布的随机数；基于无标签样本对应的相似度与随机数的大小比较结果，将无标签样本标注为更新正样本或更新负样本；基于更新正样本、更新负样本和原始正样本，得到样本更新数据集，样本更新数据集的正样本包括更新正样本和原始正样本，模型的训练方法在样本数据集的扩容方法基础上训练模型。本发明实施例的样本数据集的扩容方法能够挖掘出更多的正样本，以实现样本数据集的扩容。 | ||
| 搜索关键词： | 样本 数据 扩容 方法 模型 训练 | ||
【主权项】：
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