[发明专利]一种样本筛选方法、系统及神经网络模型训练方法在审
申请号: | 202111445742.1 | 申请日: | 2021-11-30 |
公开(公告)号: | CN114154570A | 公开(公告)日: | 2022-03-08 |
发明(设计)人: | 陈家豪;蒋宏达;徐亮 | 申请(专利权)人: | 深圳壹账通智能科技有限公司 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G10L15/10;G10L15/14;G10L15/16;G10L15/26;G06Q10/06;G06Q30/02;G06Q40/08 |
代理公司: | 上海汉之律师事务所 31378 | 代理人: | 周婷婷 |
地址: | 518066 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 本发明涉及人工智能技术领域,提供一种样本筛选方法、系统及神经网络模型训练方法,通过计算未标注样本集和标注样本集之间的距离,并根据距离进行排序,得到排序结果;通过提取未标注样本集的表征参数,得到对应的活跃值;基于排序结果和活跃值,从未标注样本集中选择部分样本进行标注,得到新的标注样本集;本发明在选择与训练任务相关的样本的同时,还保持了对无关数据的低采样率,并避免了采集到与训练任务无关的离群点,从而保证了采样到有价值的样本,由此在神经网络模型的训练过程中,避免了与任务毫无关联的样本对训练结果的影响,进而提高了神经网络模型的识别精度。 | ||
搜索关键词: | 一种 样本 筛选 方法 系统 神经网络 模型 训练 | ||
【主权项】:
暂无信息
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