[发明专利]基于统计概率的损失函数计算方法、电子设备、存储介质在审

专利信息
申请号: 201811033070.1 申请日: 2018-09-05
公开(公告)号: CN109325528A 公开(公告)日: 2019-02-12
发明(设计)人: 马瑞;丁志禄 申请(专利权)人: 浙江长兴笛卡尔科技有限公司
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62
代理公司: 广州市越秀区哲力专利商标事务所(普通合伙) 44288 代理人: 胡拥军;糜婧
地址: 313100 浙江*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 发明提供基于统计概率的损失函数计算方法,包括步骤:对原始数据集通过分类器进行分类,得到分类结果概率矩阵;通过损失函数计算分类结果概率矩阵中每一分类概率向量的损失,得到总体损失;通过统计惩罚项计算方法计算分类结果概率矩阵中每一数据分类概率对应的统计惩罚项,得到总体统计惩罚项;将总体损失中每一分类概率向量对应的损失与总体统计惩罚项中每一分类概率向量对应的统计惩罚项进行整合。本发明涉及电子设备与可读存储介质,用于执行基于统计概率的损失函数计算方法;本发明通过统计惩罚项的加入,对计算结果优势不明显的分类给予更高的惩罚,让分类器更好的将更明显的类别提取出来,提高了机器学习中分类任务的准确性和可靠性。
搜索关键词: 惩罚项 统计 损失函数 分类概率 分类结果 概率矩阵 向量 概率 电子设备 分类器 分类 可读存储介质 原始数据集 存储介质 机器学习 类别提取 数据分类 整合 惩罚
【主权项】:
1.基于统计概率的损失函数计算方法,其特征在于包括以下步骤:数据分类,对原始数据集通过分类器进行分类,得到分类结果概率矩阵;计算损失,通过损失函数计算所述分类结果概率矩阵中每一分类概率向量的损失,得到总体损失;计算统计惩罚项,通过统计惩罚项计算方法计算所述分类结果概率矩阵中每一数据分类概率对应的统计惩罚项,得到总体统计惩罚项;损失重构,将所述总体损失中每一所述分类概率向量对应的损失与所述总体统计惩罚项中每一所述分类概率向量对应的统计惩罚项进行整合,得到带统计惩罚项的损失函数。
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