[发明专利]一种基于深度学习的训练数据获取方法和系统在审
| 申请号： | 202110953717.8 | 申请日： | 2021-08-19 |
| 公开（公告）号： | CN113657581A | 公开（公告）日： | 2021-11-16 |
| 发明（设计）人： | 刘杰;唐权斌;陈思;邱旭之;陈雨梦;杨培丽;朱道远 | 申请（专利权）人： | 长飞光纤光缆股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉臻诚专利代理事务所(普通合伙) 42233 | 代理人： | 宋业斌 |
| 地址： | 430074 湖北省*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的训练数据获取方法，包括：获取样本数据，对得到的样本数据进行预处理操作，以得到预处理后的样本数据，将预处理后的样本数据输入训练好的DCGAN模型中，以得到输出结果作为最终的训练数据。本发明能够解决现有工业互联网标识解析系统中，由于标签数据数量过于庞大且类别众多，导致用于训练用的标签数据采集困难的技术问题，以及采集大量数据会增加人力成本、耗时耗力的技术问题，以及由于采集数据缺乏多样性、冗余度高而导致训练识别模型时出现过拟合的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 训练 数据 获取 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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