[发明专利]聚焦于陌生样本的不平衡学习有效
| 申请号： | 202111606351.3 | 申请日： | 2021-12-26 |
| 公开（公告）号： | CN114638336B | 公开（公告）日： | 2023-09-22 |
| 发明（设计）人： | 胡祝华;赵瑶池 | 申请（专利权）人： | 海南大学 |
| 主分类号： | G06N3/0985 | 分类号： | G06N3/0985;G06F18/214;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 广州维普知识产权代理事务所(普通合伙) 44843 | 代理人： | 张鹏 |
| 地址： | 570228 *** | 国省代码： | 海南;46 |
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| 摘要： | 聚焦于陌生样本的不平衡学习方法，可以用于基于深度神经网络的分类模型的不平衡学习和推理中。该方法将样本的网络logit输出值作为模型对于样本的熟悉程度的指标值，认为具有较低logit值的样本为模型的陌生样本。具体来说，在模型训练过程中，本发明中的损失函数为基于样本logit值的成本敏感损失函数：可分为实例级和类别级。本发明可以改善训练中类内样本的聚合特征，并减少注释错误对不平衡学习的负面影响。在模型的推理过程中，本发明采用一种偏移策略来实现模型的推理：先在验证集上基于logit的偏移性获得最佳分类器中的偏移参数，再根据该偏移参数在测试集上推理。采用该偏移策略可以纠正模型在推理过程中由于模型的偏移而引起的分类错误。 | ||
| 搜索关键词： | 聚焦 陌生 样本 不平衡 学习 | ||
【主权项】：
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