[发明专利]一种优化基于深度学习的异常检测模型的方法有效
| 申请号： | 201910192345.4 | 申请日： | 2019-03-13 |
| 公开（公告）号： | CN110175247B | 公开（公告）日： | 2021-06-08 |
| 发明（设计）人： | 张永军;沈涛;闫思宇;文韩 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F16/50 | 分类号： | G06F16/50;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种优化基于深度学习的异常检测模型的方法，该方法主要包括：收集工业生产中产品的图像数据作为基础，形成原始样本集；构造一个深度卷积网络，并利用神经网络模型，预测生产中的图片样本；对预测样本进行标注，计算有效样本概率区间；将计算得到的有效样本输入样本库，进行模型训练迭代直至样本库类间平衡。本发明通过筛选预测样本中的有效样本，实现了样本库的类间平衡，优化模型泛化性能，预测效果提高明显。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 优化 基于 深度 学习 异常 检测 模型 方法 | ||
【主权项】：
1.一种优化基于深度学习的异常检测模型的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1：收集工业生产中产品的图像数据，作为基础，形成原始样本集；S2：构造一个基于异常检测的深度卷积网络；S3：利用神经网络模型，预测生产中的图片样本；S4：对预测样本进行标注，计算有效样本概率区间；S5：判断是否满足样本库平衡条件；S6：如不满足，则根据计算的有效样本概率区间，将有效样本输入样本库，进行模型迭代，直至建好一个满足平衡条件的样本库。
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