[发明专利]一种标签噪声下基于不确定性评估的结果预测方法在审
| 申请号： | 202210529489.6 | 申请日： | 2022-05-16 |
| 公开（公告）号： | CN116051880A | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 潘超;袁博;姚新;周维 | 申请（专利权）人： | 南方科技大学;华为技术有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙) 44268 | 代理人： | 孙果 |
| 地址： | 518055 广东省深*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种标签噪声下基于不确定性评估的结果预测方法，方法包括：获取真实场景数据；其中，所述真实场景数据中的部分数据与训练数据分布相异；将真实场景数据输入至已训练的深度神经网络模型和函数模型，得到第一不确定性预测值和初始预测结果，其中，所述深度神经网络模型基于若干次迭代训练得到，每次迭代训练过程中，对训练数据添加权重，并根据权重对训练数据进行筛选；根据所述第一不确定性预测值和所述初始预测结果，得到目标预测结果。本发明实施例通过在训练阶段对训练数据添加权重，并根据权重筛选训练样本，在不影响深度神经网络模型的泛化性的条件下，消除标签噪声对预测不确定性的影响，使得预测结果更加准确。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 标签 噪声 基于 不确定性 评估 结果 预测 方法 | ||
【主权项】：
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