[发明专利]一种用于迁移学习的训练样本标注成本削减方法在审
| 申请号： | 202010879066.8 | 申请日： | 2020-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN112016451A | 公开（公告）日： | 2020-12-01 |
| 发明（设计）人： | 曹永锋;刘大鹏;苏彩霞;王鹏举 | 申请（专利权）人： | 贵州师范大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 贵阳中新专利商标事务所 52100 | 代理人： | 李余江;程新敏 |
| 地址： | 550001 贵州*** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于迁移学习的训练样本标注成本削减方法，该方法用于对目标任务待标注样本进行区分处理：对不位于源任务样本空间内的目标任务样本要求标注；对位于源任务样本空间内的目标任务样本，自动从源任务已标注样本集合中找到最佳替代。本发明可以减少训练样本标注量，避免样本重复标注，且在不增加标注成本情况下，增加标注样本量，还可通过调整参数控制实际样本标注成本。另外，本发明可在压缩很大标注成本情况下，保持模型性能稳定，并可与任意样本挑选方法配套使用。同时，本发明也适用于模型需要更新，以及在通用模型基础上建立个性化模型的应用场景。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 迁移 学习 训练 样本 标注 成本 削减 方法 | ||
【主权项】：
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