[发明专利]基于遗传算法的可选择数据增强方法及系统有效
| 申请号： | 202111175442.6 | 申请日： | 2021-10-09 |
| 公开（公告）号： | CN113887636B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 魏骁勇;马跃;张栩禄;杨震群 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;G06F18/2415;G06N3/045 |
| 代理公司： | 成都正煜知识产权代理事务所(普通合伙) 51312 | 代理人： | 徐金琼 |
| 地址： | 610065 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于遗传算法的可选择数据增强方法及系统，属于深度学习和图像识别领域，解决现有技术对于特定领域，所增强的数据训练集很容易产生错误，容易影响模型训练的结果，从而造成模型识别准确率变低的问题。主要方案包括：1)获取数据集；2)搭建一个图像分类网络模型和两个选择神经网络；3)基于训练集并行训练初始种群中的各图像分类网络模型并更新两个选择神经网络；4)通过验证集得到各图像分类网络模型的准确率；5)若准确率满足条件，输出两个选择神经网络的结果，否则转到步骤6；6)基于遗传算法和两个选择神经网络输出的选择概率构建新种群，将新种群替换步骤3中的种群，替换后再转到步骤3；本发明用于可选择数据增强。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 遗传 算法 可选择 数据 增强 方法 系统 | ||
【主权项】：
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