[发明专利]一种面向类别不平衡数据集的序数回归问题解决方法在审
| 申请号： | 202111260818.3 | 申请日： | 2021-10-28 |
| 公开（公告）号： | CN114021630A | 公开（公告）日： | 2022-02-08 |
| 发明（设计）人： | 赵生捷;杨冰洁;张荣庆 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/02;G06F17/16 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 蔡彭君 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种面向类别不平衡数据集的序数回归问题解决方法，包括：获取数据集，构建神经网络，数据集包括多个样本，每个样本带有标签，标签用于表示样本所属的类别，神经网络的损失函数为weight kappa loss损失函数；自数据集中选择一个batch，将该batch的所有样本送入神经网络，神经网络的输出为各个样本属于各个类别的预测概率；基于神经网络的输出统计概率混淆矩阵，并计算概率混淆矩阵的两个边缘分布的距离；基于两个边缘分布的距离更新损失函数；计算网络误差，反向传播更新神经网络参数。与现有技术相比，本发明通过对边缘分布进行惩罚，解决了混淆矩阵的全零列问题，消除了某种类别无法被检出的严重后果，提升了神经网络模型的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 类别 不平衡 数据 序数 回归 问题 解决方法 | ||
【主权项】：
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