[发明专利]通过WordNet嵌入进行测试和更新的树形网络方法有效
| 申请号： | 201810517482.6 | 申请日： | 2018-05-25 |
| 公开（公告）号： | CN108681775B | 公开（公告）日： | 2021-04-13 |
| 发明（设计）人： | 张仲楠;曾鸣;朱展图 | 申请（专利权）人： | 厦门大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 厦门南强之路专利事务所(普通合伙) 35200 | 代理人： | 马应森 |
| 地址： | 361005 *** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 通过WordNet嵌入进行测试和更新的树形网络方法，涉及图片智能分类。构建树形网络；预训练；基于SVM的动态剪枝，在测试过程中，可以动态剪枝特征映射的激活值过低的节点和节点的子树，因为若节点的激活值太低，则该节点表示的类的概率较低，因此后代节点的概率会较低并且可以忽略；每张特征图的激活值之和的具有较强的线性可分性，因此使用SVM在测试过程中进行模型的加速；基于分支的在线更新，使用检测到的图像作为训练样本，将预测概率高的样本回传给树形网络进行训练。 | ||
| 搜索关键词： | 通过 wordnet 嵌入 进行 测试 更新 树形 网络 方法 | ||
【主权项】：
1.通过WordNet嵌入进行测试和更新的树形网络方法，其特征在于包括以下步骤：1)构建树形网络；2)预训练；3)基于SVM的动态剪枝，在测试过程中，可以动态剪枝特征映射的激活值过低的节点和节点的子树，因为若节点的激活值太低，则该节点表示的类的概率较低，因此后代节点的概率会较低并且可以忽略；每张特征图的激活值之和的具有较强的线性可分性，因此使用SVM在测试过程中进行模型的加速；4)基于分支的在线更新，使用检测到的图像作为训练样本，将预测概率高的样本回传给树形网络进行训练。
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