[发明专利]基于证据深度学习的可信多视角分类方法在审
| 申请号： | 202210080384.7 | 申请日： | 2022-01-24 |
| 公开（公告）号： | CN114492620A | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 徐偲;赵京龙;赵伟;管子玉;詹涛 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/762;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 山东三邦知识产权代理事务所(普通合伙) 37308 | 代理人： | 文雯;肖太升 |
| 地址： | 710071 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于证据深度学习的可信多视角分类方法，包括如下方法步骤：S1、样本定义，设定数据集有N个样本，每个样本有V个视角；S2、单视角证据，估计单视角数据的分类不确定度；S3、多视角证据融合，利用退化层将全局信息传播到每个视角，从而使得每个视角能够学习到基于全局信息的证据；S4、优化目标，利用梯度下降算法优化模型中的所有参数。本发明的方法不仅提高了预测的准确度，并且使用本发明中设计的退化层挖掘到了深层次、易被忽略的视角之间的互补信息，从而在预测时输出了更符合人类认知的不确定度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 证据 深度 学习 可信 视角 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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