[发明专利]确定训练样本的方法及装置、训练深度学习模型的方法有效
| 申请号： | 202010904622.2 | 申请日： | 2020-09-01 |
| 公开（公告）号： | CN112036491A | 公开（公告）日： | 2020-12-04 |
| 发明（设计）人： | 张荣国;李新阳;王少康;陈宽 | 申请（专利权）人： | 北京推想科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;G06K9/34;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京布瑞知识产权代理有限公司 11505 | 代理人： | 秦卫中 |
| 地址： | 100085 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种确定训练样本的方法及装置、训练深度学习模型的方法。确定训练样本的方法包括：获取第一待标注样本集中的N个待标注样本的特征向量，其中，N为正整数；根据N个待标注样本的特征向量之间的差异性，从N个待标注样本中确定M个待标注样本，以对M个待标注样本进行标注，获得标注样本集，其中M为正整数，并且M小于N。通过根据N个待标注样本的特征向量之间的差异性选取待标注样本，能够更有效率地从待标注样本集中筛选样本进行标注，减少需要标注的训练样本的数量，以更有效地利用标注资源和提升深度学习模型的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 确定 训练 样本 方法 装置 深度 学习 模型 | ||
【主权项】：
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