[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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