[发明专利]基于半监督深度神经网络的有限数据频谱感知方法在审
| 申请号： | 202110652650.4 | 申请日： | 2021-06-11 |
| 公开（公告）号： | CN113570032A | 公开（公告）日： | 2021-10-29 |
| 发明（设计）人： | 张煜培;赵知劲 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 浙江永鼎律师事务所 33233 | 代理人： | 陆永强;张晓英 |
| 地址： | 310027 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于半监督深度神经网络的有限数据频谱感知方法，包括：S1.搭建深度学习网络；S2.通过有标签样本对深度学习网络进行预训练得到预训练网络；S3.使用预训练网络对无标签样本进行类别预测，并将预测结果作为相应无标签样本的标签，得到伪标签样本；S4.对伪标签样本进行置信度计算，并修正网络的交叉熵损失函数；S5.使用高置信度的伪标签样本重新训练网络得到频谱感知预测模型。本方法通过少量有标签样本对深度学习网络进行预训练，并通过预训练网络对大量无标签样本进行标记，然后使用置信度函数计算伪标签的置信度提高拓展样本中正确标签的比例，同时对交叉熵损失函数进行修正，降低错误标签对训练模型的干扰，提高最终模型的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 深度 神经网络 有限 数据 频谱 感知 方法 | ||
【主权项】：
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