[发明专利]一种面向深度学习分类模型泛化能力增强的训练方法在审
| 申请号： | 202110436714.7 | 申请日： | 2021-04-22 |
| 公开（公告）号： | CN113269229A | 公开（公告）日： | 2021-08-17 |
| 发明（设计）人： | 操晓春;袁智博;李京知;代朋纹 | 申请（专利权）人： | 中国科学院信息工程研究所 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人： | 司立彬 |
| 地址： | 100093 *** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种面向深度学习分类模型泛化能力增强的训练方法，其步骤包括：1)根据目标分类任务所定义的特征从训练数据中选取千百量级的样本数据进行初始的类别划分，得到初始训练集；2)利用初始训练集对分类模型进行训练，将困难样本的类别更改为模型所判定的类别；3)利用更新后的训练集重新训练模型；4)重复步骤2～3)多次，当识别正确率达到设定条件后，进行步骤5)；5)利用分类模型对训练数据进行分类识别标注；6)选取一部分标注样本，如果所选样本的类别标注错误，则对其类别标注更正并放入初始训练集中；7)利用更新后的初始训练集重新训练分类模型；8)重复步骤5～7)多次，当识别正确率达到设定条件后停止训练。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 深度 学习 分类 模型 泛化 能力 增强 训练 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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