[发明专利]一种深度分类网络噪声标签建模与纠正方法、系统及存储介质在审
| 申请号： | 202310513686.3 | 申请日： | 2023-05-09 |
| 公开（公告）号： | CN116543259A | 公开（公告）日： | 2023-08-04 |
| 发明（设计）人： | 王琛;陶重犇;郭继冲;师君;周远远 | 申请（专利权）人： | 苏州科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/98;G06V10/762;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/09 |
| 代理公司： | 深圳市添源创鑫知识产权代理有限公司 44855 | 代理人： | 周椿 |
| 地址： | 215000 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种深度分类网络噪声标签建模与纠正方法、系统及存储介质，该深度分类网络噪声标签建模与纠正方法包括以下步骤：步骤一，获取损失函数曲线；步骤二，对损失函数曲线进行聚类拟合，得到单模型训练下标签噪声隶属度函数值，然后返回步骤一；步骤三，多模型噪声标签建模；获取M个模型的隶属度函数值，对M个模型的隶属度函数值进行多模型置信度阀值平均，得到最终最优隶属度函数值；步骤四，噪声标签纠正与分类网络训练；根据多模型标签建模结果，构建多个标签集合，并对所构建标签集合中不同标签样本赋予不同权重，得到对应设计加权损失函数对分类网络进行训练。本发明的有益效果是：提升噪声标签下分类网络的训练效果和分类精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 分类 网络 噪声 标签 建模 纠正 方法 系统 存储 介质 | ||
【主权项】：
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