[发明专利]一种基于反馈训练的有监督深度学习方法在审
| 申请号： | 201811367393.4 | 申请日： | 2018-11-16 |
| 公开（公告）号： | CN109583485A | 公开（公告）日： | 2019-04-05 |
| 发明（设计）人： | 杨俊杰;郑军 | 申请（专利权）人： | 聚时科技(上海)有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 翁惠瑜 |
| 地址： | 200082 上海市杨浦区*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于反馈训练的有监督深度学习方法，该方法在训练有监督深度学习模型的过程中，在每次迭代开始时，以一采样概率对训练集中的各样本进行抽样，所述采样概率随各样本的预测损失值动态调整。与现有技术相比，本发明通过将有监督学习训练过程中各样本的预测损失值与其自身被采样频率相关联，利用反馈训练的方式实现了调整离群样本被采样到的概率，具有提高训练效果等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 反馈训练 样本 采样概率 监督 采样频率 动态调整 离群样本 学习训练 训练效果 采样 预测 迭代 学习 抽样 关联 概率 | ||
【主权项】：
1.一种基于反馈训练的有监督深度学习方法，其特征在于，该方法在训练有监督深度学习模型的过程中，在每次迭代开始时，以一采样概率对训练集中的各样本进行抽样，所述采样概率随各样本的预测损失值动态调整。
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