[发明专利]基于深度学习的多模态数据分类方法及系统在审
| 申请号： | 202210883913.7 | 申请日： | 2022-07-26 |
| 公开（公告）号： | CN115238795A | 公开（公告）日： | 2022-10-25 |
| 发明（设计）人： | 周丙涛;向勉;程宇阳 | 申请（专利权）人： | 湖北民族大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F17/16 |
| 代理公司： | 重庆双马智翔专利代理事务所(普通合伙) 50241 | 代理人： | 顾晓玲 |
| 地址： | 445000 湖北省恩*** | 国省代码： | 湖北;42 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提出了一种基于深度学习的多模态数据分类方法及系统。该方法为：获取N组数据，并将其分为训练集、验证集和测试集；将训练集进行训练；将最后一次训练后的验证结果记为矩阵S；采用测试集于训练完成后的深度学习网络模型进行测试，每组测试数据得出一个softmax矩阵R；将矩阵S中的元素作为权重按对应分类对应模态特征与每组测试数据对应的softmax矩阵R中的元素相乘，得到每组测试数据的矩阵F；将矩阵F中同一分类的不同模态对应的机率相加，得到矩阵Fr；对矩阵Fr进行softmax处理，得到最终分类结果。该基于深度学习的多模态数据分类方法降低了神经网络过拟合度，提升多模态形式的神经网络分类能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 多模态 数据 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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