[发明专利]一种最大熵约束的类别软标签识别训练方法有效
| 申请号： | 202211463854.4 | 申请日： | 2022-11-22 |
| 公开（公告）号： | CN115511012B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 姚亚洲;黄丹;孙泽人;沈复民 | 申请（专利权）人： | 南京码极客科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/74;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/09 |
| 代理公司： | 安徽宏铎知识产权代理事务所(普通合伙) 34250 | 代理人： | 菅秀君 |
| 地址： | 210000 江苏省南京*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种最大熵约束的类别软标签识别训练方法，方法包括如下步骤：S1.首先在一个含噪声的网络数据集D上训练深度网络模型，通过交叉损失函数得到次有的模型；S2.基于软标签的类别正则化策略，来获取每个类别的软标签；S3.采用类别正则优化策略后，获取每个类别的软标签，利用类别软标签从实例的角度，进行噪声净化。本发明中的方法首先使用了最大熵正则化方法，使模型输出的标签变得平滑并以此估计每个类别的软标签，软标签能指导模型学习类别间的相似性，以促进细粒度分类性能的提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 最大 约束 类别 标签 识别 训练 方法 | ||
【主权项】：
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