[发明专利]一种提高卷积神经网络精确性和鲁棒性的增强数据增强方法有效
| 申请号： | 202010130295.X | 申请日： | 2020-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN111368977B | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 张林峰 | 申请（专利权）人： | 交叉信息核心技术研究院（西安）有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/82;G06V10/42;G06V10/764;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京中巡通大知识产权代理有限公司 11703 | 代理人： | 李宏德 |
| 地址： | 710077 陕西省西安*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明一种提高卷积神经网络精确性和鲁棒性的增强数据增强方法，使得神经网络仅需要学习干净数据以及其与其它形式的数据的关系，而不需要直接记忆所有数据形式，从而促进在复杂和不同数据集上的神经网络训练。其包括如下步骤，步骤1，将干净图像和从其中生成的损坏图像作为一对图像，同批输入到神经网络中；步骤2，以从干净数据和损坏数据中获得相同的全局特征以及预测为目的，将与该两个图像有关的四种损失应用于softmax层和特征的输出，完成增强数据增强。本发明是将增强数据视为原始数据的一个扩展集合，共享相同的标签，然后将原始数据和增强数据的特征，以及softmax层的输出之间的距离最小化，达到对神经网络精确性和鲁棒性的同时提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 提高 卷积 神经网络 精确性 鲁棒性 增强 数据 方法 | ||
【主权项】：
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