[发明专利]数据集的特征获取方法、装置及计算设备有效
| 申请号： | 201810284529.9 | 申请日： | 2018-04-02 |
| 公开（公告）号： | CN108960269B | 公开（公告）日： | 2022-05-27 |
| 发明（设计）人： | 袁锦程;赵闻飙;王维强;许辽萨;叶芸 | 申请（专利权）人： | 创新先进技术有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/771 | 分类号： | G06V10/771;G06V10/774;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京博思佳知识产权代理有限公司 11415 | 代理人： | 林祥 |
| 地址： | 开曼群岛大开曼岛*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本说明书提供一种数据集的特征获取方法、装置及计算设备，该方案可以应用深度学习进行自动化特征工程，具体是预先利用原始数据集及对应的设定特征训练出深度学习模型，当需要针对样本数据集获取特征集，可以基于统计信息的相似性，查找出匹配的原始数据集，从而利用原始数据集所训练出的深度学习模型输出样本数据集的特征集。 | ||
| 搜索关键词： | 数据 特征 获取 方法 装置 计算 设备 | ||
【主权项】：
1.一种数据集的特征获取方法，所述方法包括：获取样本数据集，确定所述样本数据集的统计信息；利用与所述统计信息的相似性，查找与所述样本数据集匹配的原始数据集，获取所述原始数据集对应的深度学习模型，所述深度学习模型的模型参数预先利用所述原始数据集及对应的设定特征训练得到；将所述样本数据集作为输入，利用所述深度学习模型输出所述样本数据集的特征集。
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