[发明专利]训练分类模型和数据分类的方法及装置在审
| 申请号： | 202110664724.6 | 申请日： | 2021-06-16 |
| 公开（公告）号： | CN113326885A | 公开（公告）日： | 2021-08-31 |
| 发明（设计）人： | 王卡风;须成忠;熊昊一;李兴建;窦德景 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司;澳门大学智慧城市物联网国家重点实验室 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人： | 王达佐;马晓亚 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开提供了训练分类模型和数据分类的方法及装置，涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉和深度学习技术，具体可用于智能交通场景下。具体实现方案为：获取样本集和预先训练的分类模型，其中，分类模型包括至少两个卷积层，每个卷积层通过一个全连接层和一个分类层连接；将样本集输入分类模型，得到每个分类层输出的预测结果，其中，预测结果包括每个样本所属类别的预测概率；基于每个分类层输出的预测结果计算每个分类层的概率阈值；根据每个分类层的概率阈值设置分类模型的停止预测条件。从而可实现根据数据识别的难易程度选择不同层的分类模型进行预测，在保证准确率的同时降低了预测时间，提高了预测速度。 | ||
| 搜索关键词： | 训练 分类 模型 数据 方法 装置 | ||
【主权项】：
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