[发明专利]一种增强网络预测鲁棒性的方法在审
| 申请号： | 202110623241.1 | 申请日： | 2021-06-04 |
| 公开（公告）号： | CN113240113A | 公开（公告）日： | 2021-08-10 |
| 发明（设计）人： | 李瑞瑞;刘嘉润;赵伟 | 申请（专利权）人： | 北京富通东方科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N20/20 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100086 北京市海淀*** | 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： | 本发明公开了一种增强网络预测鲁棒性的方法，包括选取深度学习子模型，设置深度学习子模型的训练超参数及损失函数，对深度学习子模型进行初始化，对深度学习子模型进行改进的互学习训练，保存经过训练的增强深度学习子模型，对经过训练的增强深度学习子模型进行性能测试。通过上述方式，本发明能够在数据分布不均衡、数据标注存在错误、数据量不足等导致深度网络模型难以克服认知偏差的情况下，在互学习的过程中就对网络进行引导整合，最终通过所有模型学习到的知识共同做出正确的预测，有效提升模型的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 增强 网络 预测 鲁棒性 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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