| 一种基于类别均衡及交叉合并策略的噪声标签学习方法 |
| 张迁; 朱祎; 杨明; 金鸽; 朱颖雯; 陈虬
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| 2023-12-08
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| 原始专利权人 | 江苏开放大学(江苏城市职业学院)
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| 授权国家 | 中国
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| 摘要 | 本发明提出一种基于类别均衡及交叉合并策略的噪声标签学习方法，属于人工智能及计算机视觉领域，首先利用传统深度神经网络训练方法预训练两个DNN模型，随后基于两个模型，每个epoch t的第k轮次迭代开始时，首先计算每个样本的交叉熵损失值，利用提出的类别均衡标签筛选策略基于损失值筛选出类别较为均衡的有标签子集X |
| 申请日期 | 2023-09-28
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| 语种 | 中文
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| 专利状态 | 公开
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| 申请号 | CN202311277266.6
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| 公开（公告）号 | CN117197474A
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| IPC 分类号 | G06V10/30
; G06V10/82
; G06N3/0464
; G06N3/08
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| 专利代理人 | 张力
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| 代理机构 | 南京钟山专利代理有限公司
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| 专利类型 | 发明申请
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| 文献类型 | 专利
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| 条目标识符 | http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/162191
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| 专题 | 国家开放大学江苏分部
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| 作者单位 | 江苏开放大学(江苏城市职业学院)
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| 第一作者单位 | 国家开放大学江苏分部
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推荐引用方式
GB/T 7714 |
张迁,朱祎,杨明,等. 一种基于类别均衡及交叉合并策略的噪声标签学习方法[P]. 2023-12-08.
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文件名：
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CN202311277266.6.PDF
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格式：
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Adobe PDF
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