[发明专利]一种带噪声标签的长尾分布图像分类方法有效
| 申请号： | 202111059448.7 | 申请日： | 2021-09-10 |
| 公开（公告）号： | CN113516207B | 公开（公告）日： | 2022-01-25 |
| 发明（设计）人： | 程乐超;茅一宁;冯尊磊;宋明黎 | 申请（专利权）人： | 之江实验室 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 | 代理人： | 孙孟辉;杨小凡 |
| 地址： | 310023 浙江省杭州市余*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种带噪声标签的长尾分布图像分类方法，通过样本依赖的松弛间隔损失进行学习，并辅以抗噪声的数据增强策略，用于解决同时具有长尾特征与噪声标签的图像分类问题。根据数据噪声特征，在计算样本函数间隔时引入样本依赖的松弛变量以放宽间隔约束，再根据样本间隔分类计算样本依赖的光滑松弛损失；根据数据长尾特征，实施分阶段调整的数据增强策略，对样本分别进行强增强和弱增强，并在正式训练阶段提供基于松弛损失的样本筛选机制用于筛除噪声数据。本发明实现方法简便，手段灵活，在长尾数据、噪声数据以及同时具有二者特征的训练数据上都取得显著的分类效果的提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 噪声 标签 长尾 分布 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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