[发明专利]基于多样本推理神经网络的样本分类方法、系统及介质在审
| 申请号： | 201811068190.5 | 申请日： | 2018-09-13 |
| 公开（公告）号： | CN109376763A | 公开（公告）日： | 2019-02-22 |
| 发明（设计）人： | 杨峰;梁道君 | 申请（专利权）人： | 山东师范大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 黄海丽 |
| 地址： | 250014 *** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了基于多样本推理神经网络的样本分类方法、系统及介质，包括：步骤(1)：建立多样本推理神经网络MSIN；步骤(2)：将若干个不同样本域的训练样本作为输入值，输入到多样本推理神经网络MSIN中，对多样本推理神经网络MSIN进行指定轮数的训练；在每轮训练结束后，将验证样本输入到多样本推理神经网络MSIN进行测试，保存使得多样本推理神经网络MSIN整体损失函数值最小的多样本推理神经网络MSIN作为最终网络；步骤(3)：将若干个不同样本域的测试样本作为多样本推理神经网络MSIN输入值，输入到训练好的多样本推理神经网络中，输出测试样本所对应的样本类别或测试样本所在的样本域。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 推理 样本 样本域 测试样本 样本分类 输出测试 损失函数 训练样本 样本类别 样本输入 轮数 测试 验证 保存 网络 | ||
【主权项】：
1.基于多样本推理神经网络的样本分类方法，其特征是，包括：步骤(1)：建立多样本推理神经网络MSIN；步骤(2)：将若干个不同样本域的训练样本作为输入值，输入到多样本推理神经网络MSIN中，对多样本推理神经网络MSIN进行指定轮数的训练；在每轮训练结束后，将验证样本输入到多样本推理神经网络MSIN进行测试，保存使得多样本推理神经网络MSIN整体损失函数值最小的多样本推理神经网络MSIN作为最终网络；步骤(3)：将若干个不同样本域的测试样本作为多样本推理神经网络MSIN输入值，输入到训练好的多样本推理神经网络中，输出测试样本所对应的样本类别或测试样本所在的样本域。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于山东师范大学，未经山东师范大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201811068190.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
