[发明专利]基于深度学习模型的数据增强方法、装置、设备及介质在审
| 申请号： | 202110420110.3 | 申请日： | 2021-04-19 |
| 公开（公告）号： | CN113158652A | 公开（公告）日： | 2021-07-23 |
| 发明（设计）人： | 李鹏宇;李剑锋;陈又新;肖京 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/247 | 分类号： | G06F40/247;G06F40/295;G06K9/62;G06F16/33 |
| 代理公司： | 深圳众鼎专利商标代理事务所(普通合伙) 44325 | 代理人： | 谭果林 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明用于人工智能领域，涉及区块链领域，公开了基于深度学习模型的数据增强方法、装置、设备及介质，其中，方法部分包括：根据人工鱼群算法对原参数列表进行随机初始化获得多个优化参数列表，利用优化参数列表转换原始训练数据获得对应的人工构造数据，将原始训练数据与对应的人工构造数据进行混合获得多个训练集，进而训练获得多个识别模型，确定多个识别模型中是否存在满足收敛条件的模型，若存在，则输出目标数据增强参数列表，以对原始训练数据进行数据增强，并获得命名实体识别模型的训练集；本发明中，以人工鱼群算法为框架，并把模型识别效果作为优化目标融合到了数据增强策略的制定中，从而提高了对数据的数据增强效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 模型 数据 增强 方法 装置 设备 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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