[发明专利]用于噪声标签的监督学习方法、数据分类处理方法以及装置在审
| 申请号： | 201910762908.9 | 申请日： | 2019-08-16 |
| 公开（公告）号： | CN110543898A | 公开（公告）日： | 2019-12-06 |
| 发明（设计）人： | 董雅洁 | 申请（专利权）人： | 上海数禾信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 11541 北京卓唐知识产权代理有限公司 | 代理人： | 唐海力<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
| 地址： | 200120 上海市浦东新区中国(上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种用于噪声标签的监督学习方法、数据分类处理方法以及装置。该方法包括确定用于分类模型的第一损失函数，并根据所述损失函数构造第二损失函数；将所述第二损失函数替换所述第一损失函数，并根据所述第二损失函数，训练所述分类模型。本申请解决了样本标签标注不准确存在噪声标签的技术问题。通过本申请提升了对于标签质量的包容度，降低了标注的成本。 | ||
| 搜索关键词： | 损失函数 分类模型 标签 噪声 申请 标签标注 数据分类 包容度 标注 替换 样本 监督 学习 | ||
【主权项】：
1.一种用于噪声标签的监督学习方法，其特征在于，包括：/n确定用于分类模型的第一损失函数，并根据所述损失函数构造第二损失函数；/n其中所述第一损失函数是指，预设的对称损失函数；/n其中所述第二损失函数是指，根据真实正例标签被标记为负例的第一概率和真实负例标签被标记为正例的第二概率构造出的代理损失函数；/n将所述第二损失函数替换所述第一损失函数，并根据所述第二损失函数，训练所述分类模型。/n
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