[发明专利]基于多保真度贝叶斯优化的图像识别方法在审
| 申请号： | 202110514974.1 | 申请日： | 2021-05-12 |
| 公开（公告）号： | CN115346061A | 公开（公告）日： | 2022-11-15 |
| 发明（设计）人： | 廖昊然;严骏驰 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/762;G06V10/774;G06V10/82;G06F17/16;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海交达专利事务所 31201 | 代理人： | 王毓理;王锡麟 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种基于多保真度贝叶斯优化的图像识别方法，在进行数据拟合之前，先进行病态条件数检测，从而提升算法推断效力，增加算法计算过程的鲁棒性，并且提升最终模型效果。结合神经网络中间信息，即误差值和黑塞矩阵主特征值作为保真度，从而提升多保真度的有效性，增强模型拟合效果，减少贝叶斯优化算法的时耗，并最终提升模型预测的泛化性。本发明通过贝叶斯优化耗时问题，从而实现时耗可接受的迁移学习能力，同时通过训练自动化，从而保障数据隐私，节省人力成本。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 保真度 贝叶斯 优化 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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