[发明专利]一种基于类别不平衡的自适应数据增强方法在审
| 申请号： | 202210641749.9 | 申请日： | 2022-06-08 |
| 公开（公告）号： | CN114898162A | 公开（公告）日： | 2022-08-12 |
| 发明（设计）人： | 于效宇;李富超;刘艳;陈颖璐 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学中山学院 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 中山市粤捷信知识产权代理事务所(普通合伙) 44583 | 代理人： | 张谦 |
| 地址： | 528402 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于类别不平衡的自适应数据增强方法，在原来的复制粘贴增强方法上加入自适应算法，该训练方法的步骤包括：用数据集对模型进行预训练并提取相应的评估值；对原数据集的类别不平衡进行信息统计；用预训练的评估值和统计的信息计算出模型对每个类别的偏好程度，用偏好因子p表示；在自适应算法中加入参数的调节，引入微调系数T对偏好因子进行微调，引入偏好增强系数e来扩大类别之间的偏好差异；用偏好因子和增强系数组成判别式，判断每个类别是否需要进行数据扩增；对输出的结果进行范围的合理化；复制粘贴增强根据输出的结果对类别的数量信息进行微调并同步更新对应的数据标签，用新的生成的数据集进行训练能进一步提高模型的识别性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 类别 不平衡 自适应 数据 增强 方法 | ||
【主权项】：
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