[发明专利]一种面向网络分类模型的数据增强方法在审
| 申请号： | 202011451532.9 | 申请日： | 2020-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN112651430A | 公开（公告）日： | 2021-04-13 |
| 发明（设计）人： | 宣琦;沈杰;周嘉俊;俞山青 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00 |
| 代理公司： | 杭州天正专利事务所有限公司 33201 | 代理人： | 王兵 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种面向网络分类模型的数据增强方法，包括：加载网络数据集，将化合物网络数据集划分为训练集、测试集和验证集，训练集和验证集预训练网络分类模型，得到分类模型类标可靠度阈值；对训练集中的原始网络使用数据映射策略生成新网络；计算新网络的类标可靠度与分类模型的类标可靠度阈值比较，将类标可靠度大于分类模型类标可靠度阈值的新网络作为扩充样本生成扩充集，将所述扩充集和所述训练集合并得到新的训练集；利用新的训练集重新训练网络分类模型。本发明能有效提升小型标准网络数据集的数据规模，提升数据质量，实现网络数据增强；能有效提升模型的分类性能，且时间复杂度较低，运算速度快。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 网络 分类 模型 数据 增强 方法 | ||
【主权项】：
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