[发明专利]一种基于改进降噪自编码器的异常检测模型的训练方法有效
| 申请号： | 202110019464.7 | 申请日： | 2021-01-07 |
| 公开（公告）号： | CN112734669B | 公开（公告）日： | 2022-12-02 |
| 发明（设计）人： | 赵冰;李峰;张清 | 申请（专利权）人： | 苏州浪潮智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06V10/25;G06V10/762;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 张春辉 |
| 地址： | 215100 江苏省苏州市吴*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于改进降噪自编码器的异常检测模型的训练方法，该方法在训练异常检测模型的过程中，一方面将矩形框作为原始图像的局部遮挡，强迫模型更综合的学习图像整体信息，而非局部信息；另一方面，通过在矩形框内随机添加噪声，可以避免单一噪声带来的弊端，使得模型在训练过程中模式化的学习到降噪方法，提升模型泛化能力。由于学习的任务更加复杂，有助于缓解恒等映射问题，提升模型的异常检测性能。此外，本申请还提供了一种基于改进降噪自编码器的异常检测模型的训练装置、设备及可读存储介质，其技术效果与上述方法的技术效果相对应。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 编码器 异常 检测 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
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