[发明专利]稀少内容的分级深度学习模型检测方法、装置、计算机设备在审
| 申请号： | 202010933073.1 | 申请日： | 2020-09-08 |
| 公开（公告）号： | CN112183754A | 公开（公告）日： | 2021-01-05 |
| 发明（设计）人： | 冯健明;唐会军;刘拴林;梁堃;陈建 | 申请（专利权）人： | 北京数美时代科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N5/04 | 分类号： | G06N5/04;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京轻创知识产权代理有限公司 11212 | 代理人： | 赵秀斌 |
| 地址： | 100012 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种稀少内容的分级深度学习模型检测方法、装置、计算机设备。其中，所述方法包括：采用分级深度学习模型方式，将推理模型配置为初筛模型和决策模型，其中，该初筛模型为满足预设性能阈值的模型，该决策模型为满足预设指标阈值的模型，和调节该初筛模型的初筛阈值为第一阈值，根据该第一阈值，从稀少内容中筛选出正常内容，以及调整该决策模型的决策阈值为第二阈值，根据该第二阈值，从该经筛选出正常内容后的稀少内容中决策出正常内容；其中，该第二阈值小于该第一阈值。通过上述方式，能够实现在维持足够的推理性能指标的同时，能够减少做推理计算所需的计算资源，降低机器成本。 | ||
| 搜索关键词： | 稀少 内容 分级 深度 学习 模型 检测 方法 装置 计算机 设备 | ||
【主权项】：
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