[发明专利]一种基于深度学习测试数据集的数据质量多维评估技术在审
申请号: | 202010712771.9 | 申请日: | 2020-07-23 |
公开(公告)号: | CN111858346A | 公开(公告)日: | 2020-10-30 |
发明(设计)人: | 陈振宇;尹伊宁;高新宇 | 申请(专利权)人: | 深圳慕智科技有限公司 |
主分类号: | G06F11/36 | 分类号: | G06F11/36;G06K9/62;G06N3/04 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 518057 广东省深圳市南山区粤海街道高*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 一种基于深度学习测试数据集的数据质量多维评估技术,其特征是基于深度神经网络的测试集度量评估,给出测试集输入输出两个层次的度量,并最终生成测试数据集的质量报告。本发明包括三个组成部分:输入维度模块,一致性维度模块,输出维度模块。本发明的输入为深度学习测试数据集,根据数据集具体结构和信息,结合所使用的神经网络,对数据集质量进行多维评估。本发明有以下有益效果:引入拓扑数据分析思想,将输入输出层结果打通,联系深度学习基本框架与性质,帮助生成用于指导深度学习测试数据集选择和调整的质量评估报告。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 深度 学习 测试数据 数据 质量 多维 评估 技术 | ||
【主权项】:
暂无信息
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