[发明专利]一种基于深度学习的适用于图谱对比场景中等级评定方法有效
| 申请号： | 202110550431.5 | 申请日： | 2021-05-20 |
| 公开（公告）号： | CN113343787B | 公开（公告）日： | 2023-09-01 |
| 发明（设计）人： | 李巨文;于涵;李兴捷;尚尔峰 | 申请（专利权）人： | 中国机械总院集团沈阳铸造研究所有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/50 | 分类号： | G06V20/50;G06V10/40;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司： | 沈阳晨创科技专利代理有限责任公司 21001 | 代理人： | 张晨 |
| 地址： | 110000 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的适用于图谱对比场景中等级评定方法，该等级评定方法采用One‑hot标签软化机制，将原始的等级标签转化为离散概率分布，以建模等级标签的不确定性、歧义性、及其跨等级相关性。结合多任务学习的卷积神经网络框架，最终实现高精度的等级评估。本发明与传统one‑hot标签相比，该机制模拟了人工标注等级时的不确定性，避免失去内在的等级之间的相关性，实现了更好的等级评定准确率。本方法提出了一种基于多任务学习的卷积神经网络框架，通过联合最小化多个损失函数，相比于使用单个任务，收敛更快且取得更优的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 适用于 图谱 对比 场景 等级 评定 方法 | ||
【主权项】：
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