[发明专利]一种类别增量行为识别模型构建方法及行为识别方法在审
| 申请号： | 202111657111.6 | 申请日： | 2021-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN115953653A | 公开（公告）日： | 2023-04-11 |
| 发明（设计）人： | 谷洋;郭帅;陈益强;王记伟;文世杰;马媛 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算技术研究所 |
| 主分类号： | G06V10/778 | 分类号： | G06V10/778;G06V10/776;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京泛华伟业知识产权代理有限公司 11280 | 代理人： | 王勇 |
| 地址： | 100190 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于知识重要性的类别增量行为识别模型构建方法以及行为识别方法。本发明针对增量学习过程中灾难性遗忘和长尾数据集中类别不平衡的问题，首次提出了利用权重子集获得混合权重从而使教师模型自主识别重要性知识的判断方法，达到保留旧数据中的重要性知识，实现了在增量学习过程中，学生网络可以根据教师网络的判别效果自动更新自适应，从而在一定程度上缓解了灾难性遗忘问题；同时通过限制权重子集的范围，也解决了长尾数据集中类别不平衡的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 类别 增量 行为 识别 模型 构建 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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