[发明专利]基于带有噪声和不平衡的类标签的鲁棒学习方法有效
| 申请号： | 202211250443.7 | 申请日： | 2022-10-13 |
| 公开（公告）号： | CN115331088B | 公开（公告）日： | 2023-01-03 |
| 发明（设计）人： | 李绍园;王蕾 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V10/774;G06V10/764 |
| 代理公司： | 青岛锦佳专利代理事务所(普通合伙) 37283 | 代理人： | 朱玉建 |
| 地址： | 211106 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于带有噪声和不平衡的类标签的鲁棒学习方法，其包括如下步骤：获取带有噪声且分布不平衡的数据集；初始化各项参数；搭建模型与损失函数；将数据集输入模型中进行初始训练；每次迭代训练前，教师模型将原始数据集划分为伪干净数据集和伪噪声数据集；将伪干净数据集输入模型中进行无监督对比学习以及蒸馏训练；将伪噪声数据集输入模型中进行组内对比学习以及蒸馏训练；训练完成后，使用教师模型分类器对图像进行类别预测任务。本发明方法针对数据集中不平衡分布的问题，进一步采用重加权的方式，使得在训练后期模型侧重于学习样本量较少的类别，提升了深度学习模型的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 带有 噪声 不平衡 标签 学习方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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