[发明专利]一种面向深度学习的偏见数据平衡方法及装置在审
| 申请号： | 202110776803.6 | 申请日： | 2021-07-09 |
| 公开（公告）号： | CN113392934A | 公开（公告）日： | 2021-09-14 |
| 发明（设计）人： | 陈晋音;陈一鸣;陈奕芃 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 曹兆霞 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开一种面向深度学习的偏见数据平衡方法，包括：筛选数据集中的偏见属性数据为第一样本集；构建决策模型，包括编码器，中间特征层，解码器和分类器，所述编码器对输入样本集降维压缩得到第二样本集，中间特征层对第二样本集进行特征提取得到样本集特征，并将样本集特征分别输入至解码器和分类器，解码器用于基于样本集特征进行决策得到第一决策结果，分类器用于基于带有偏见属性的样本集特征进行决策得到第二决策结果；利用第一样本集训练决策模型，在训练时，通过第一损失函数的正向梯度和第二损失函数的负向梯度的反向传播调整决策模型的参数，训练结束时确定最终决策模型；该方法能够正确客观公正的作出决策。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 深度 学习 偏见 数据 平衡 方法 装置 | ||
【主权项】：
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