[发明专利]结合数据分布和图分析的深度学习测试样本排序方法在审
| 申请号： | 202310504903.2 | 申请日： | 2023-05-06 |
| 公开（公告）号： | CN116933048A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 罗森林;吴肖龙;潘丽敏;王若辉;夏志豪;陆永鑫 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06F18/21 | 分类号： | G06F18/21;G06F18/214;G06F18/241;G06F18/2415;G06N3/0455;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及结合数据分布和图分析的深度学习测试样本排序方法，属于计算机与信息科学领域。本发明首先利用变分自编码器计算样本的LR评分，过滤不符合模型任务的样本；其次将模型各隐藏层分别全连接输出层生成子模型，根据样本在各子模型中的预测概率生成转移矩阵；然后捕获模型神经元激活值，按顺序排列构建神经元激活图并提取其邻接矩阵；最后拼接转移矩阵和邻接矩阵训练XGBoost和LightGBM模型，并几何加权两种模型对样本的输出，作为测试样本得分指导样本排序。本发明提出一种结合数据分布和图分析的方法，改善了现有深度学习测试样本排序方法缺少对样本符合模型任务的过滤机制和缺少对模型参数的充分利用的问题，提升了测试样本检测模型错误的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 结合 数据 分布 分析 深度 学习 测试 样本 排序 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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