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[发明专利]超参数调优、模型构建方法和装置-CN201911179159.3有效
发明人： 欧阳显斌;周飞虎;王洋子豪;魏杰乾;赵秀峰 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-11-27 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本申请涉及一种超参数调优、模型构建方法和装置，所述方法包括：获取对初始神经网络模型进行训练后得到的第一神经网络模型；对所述第一神经网络模型进行训练，得到第二神经网络模型；根据所述第二模型能力评估值与所述第一模型能力评估值之间的差异，得到所述第二神经网络模型相对于所述第一神经网络模型的模型成长度；根据所述模型成长度，在所述第二神经网络模型中筛选出成长潜力模型；根据所述成长潜力模型中的超参数，得到优选超参数。本申请可以避免将具有成长潜力的超参数淘汰。
参数模型构建方法装置

[发明专利]一种数据处理方法、装置及存储介质-CN202010238661.3在审
发明人：姜曦楠;黄雪;宋书涛;周飞虎;郭振宇;周賢豪;欧阳显斌;戎海栋;朱子霖;兰瑞;刘虎成 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-03-30 - 公布日： 2020-07-24 - 主分类号： G06F7/78 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种数据处理方法、装置及存储介质。该数据处理方法包括：提取待处理数据的特征信息，并构建特征信息的特征矩阵；获取特征矩阵的维度参数序列，并根据维度参数序列确定对应的坐标参数；对特征矩阵进行降维处理，得到降维后的目标矩阵；从目标矩阵中确定与坐标参数对应的目标元素，并基于目标元素确定待处理矩阵；对待处理矩阵进行处理，得到待处理数据的处理结果。本申请实施例通过对待处理数据的特征矩阵降维，从降维后的目标矩阵中提取目标元素从而生成待处理矩阵，由于目标矩阵相对于特征矩阵的维度降低，相应的，从目标矩阵中提取目标元素时的计算量的维度也降低，减少了计算量，从而可以提高终端的数据处理速度。
一种数据处理方法装置存储介质

[发明专利]一种模型训练方法、装置、设备、系统及存储介质-CN201911048084.5在审
发明人： 欧阳显斌;周飞虎;魏杰乾 -专利权人：腾讯科技(深圳)有限公司
申请日： 2019-10-30 - 公布日： 2020-02-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提供的一种模型训练方法，在该方法中将模型训练阶段先划分成多个连续的训练阶段，在每个训练阶段中既着重于模型网络参数的迭代更新同时又着重于针对特定超参数的优化搜索，如此就能够使得每个训练阶段训练结束后的模型能够具备特定超参数的最优能力，每个训练阶段训练结束后会自动将当前训练阶段训练所得的最优模型作为下一训练阶段的初始模型，采用这种阶层递进地方式进行训练，使得最后一个训练阶段训练所得最优模型就整合了所有特定超参数的最优能力，而且超参数的优化过程是在模型正常训练流程中进行，并不需额外花费过多时间，如此就能够很好地评估训练时间和训练效果，能够在指定时间内训练得到综合性能最优的模型。
训练阶段模型训练最优模型初始模型迭代更新模型网络训练效果综合性能递进整合优化搜索阶层评估申请

[发明专利]一种基于2D BacterialGrowth迷宫的数字置乱方法-CN201410747724.2有效
发明人：邵利平;欧阳显斌;陈文鑫 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2014-12-08 - 公布日： 2019-05-03 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于2D BacterialGrowth迷宫的数字置乱方法，预先对BacterialGrowth迷宫生成区域进行人为限定，从而可用于人为指定的任意2D封闭连通区域，同时按迷宫节点更新顺序对迷宫设定区域的每个节点赋予唯一编号，由此产生迷宫设定区域所有节点的排列，在此基础上构造了基于2D BacterialGrowth迷宫节点更新序列和节点更新序列复合的置乱方法，从而可将所有节点置乱。本发明所给出的置乱方法具有普适性和灵活性，在使用过程中不存在任何限制，不仅能用于传统置乱方法所针对的规则区域，例如正方形和矩形区域，也可用于任意选定的2D封闭连通不规则区域置乱。本发明也给出了用于像素矩阵，R、G、B通道矩阵和比特位面的图像置乱方法。
一种基于 backterialgrowth 迷宫数字方法

[发明专利]基于GF(2⁷)有限域和双重认证的有意义(K;N)图像分存重构方法-CN201510920369.9有效
发明人：邵利平;欧阳显斌 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2015-12-10 - 公布日： 2019-01-22 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明提供一种基于GF(2⁷)有限域和双重认证的有意义(K,N)图像分存和重构方法，在分存阶段，对秘密图像LL子带置乱，对系数比特位按重要程度进行不同数量的备份，最终形成与密图等大的备份图像；然后将秘密像素和备份像素以及对应的2重认证信息在GF(2⁷)有限域进行(K,N)分存，使用优化LSB法将分存信息和1重认证比特嵌入到掩体分块的低位比特中以最大可能性地保证分发掩体图像的视觉质量；在重构阶段，通过第1重认证筛选参与恢复的分存信息，通过第2重认证对恢复出的秘密像素和备份像素的可靠性进行检验，形成认证图、备份图和初步秘密图像，结合密图、修复参照图像和认证图对密图认证不通过的像素进行多项式拟合修复和替代修复从而具备较强的攻击后修复质量。
基于 gf sup 有限双重认证有意义图像分存重构方法

[发明专利]一种基于3D DFS迷宫的数字置乱方法-CN201410749012.4有效
发明人：邵利平;欧阳显斌;杨璐 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2014-12-08 - 公布日： 2018-10-26 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于3D DFS迷宫的数字置乱方法，预先对DFS迷宫生成区域进行人为限定，从而可用于人为指定的任意3D封闭连通区域，同时按迷宫节点更新顺序对迷宫设定区域的每个节点赋予唯一的编号，由此产生迷宫设定区域所有节点的排列，在此基础上构造了基于3D DFS迷宫节点更新序列和节点更新序列复合的置乱方法，从而可将所有节点置乱。本发明所给出的置乱方法具有普适性和灵活性，在使用过程中不存在任何限制，不仅能应用于传统置乱方法所针对的规则区域，例如正方形和矩形区域，也可用于任意选定的3D封闭连通不规则区域置乱。本发明也给出了用于图像位面立方体，RGB立方体和RGB通道立方体的图像置乱方法。
迷宫置乱节点更新可用封闭连通区域不规则区域规则区域矩形区域图像置乱普适性连通复合图像封闭赋予应用

[发明专利]一种基于GF(23)的(K,N)有意义无扩张图像分存和重构方法-CN201510283407.4有效
发明人：邵利平;欧阳显斌 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2015-05-28 - 公布日： 2018-02-13 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于GF(23)的(K,N)有意义无扩张图像分存和重构方法，在该方法中，首先生成加密映射表并利用秘密像素位置信息对秘密像素进行加密；然后将秘密像素认证信息和加密像素在GF(23)有限域下进行(K,N)分存，嵌入到掩体图像对应像素中；最后将映射表生成密钥进行(K,N)分存，计算每个子密钥MD5值并公布到第3方公信方以防止子密钥持有者作弊；同现有方法相比，所提方案能准确地识别出秘密图像攻击区域，不存在任何像素扩张，掩体图像和秘密图像等大且嵌入分存信息的掩体图像具有较好的视觉质量。
一种基于 gf sup 有意义扩张图像方法

[发明专利]基于差值变换的(K,N)有意义图像分存及恢复方法-CN201410438803.5有效
发明人：邵利平;欧阳显斌 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2014-08-29 - 公布日： 2017-05-10 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于差值变换的(K,N)有意义图像分存及恢复方法，引入调整差值变换将秘密图像转换为差值图和位置图，使用Lagrange插值对位置图和差值图进行(K,N)分存，并根据位置图标记的差值类型选择对应的分存和嵌入方法，避免对秘密图像直接(K,N)分存带来的掩体图像视觉质量下降和像素扩张问题；采用密钥生成位置图在掩体图像上的嵌入位置，并将其进行(K,N)分存形成参与者分存子密钥，从而少于K个参与者无法对位置图恢复。为防止参与者提供虚假掩体图像和子密钥进行作弊，嵌入分存信息的掩体图像和子密钥共同对应的MD5值向第3方公信方公开。
基于差值变换有意义图像恢复方法

[发明专利]基于三重备份的(K,N)有意义图像分存及恢复方法-CN201410728893.1在审
发明人：邵利平;欧阳显斌 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2014-12-03 - 公布日： 2015-06-10 - 主分类号： H04N1/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于三重备份的(K,N)有意义图像分存及恢复方法，通过引入三重备份将秘密图像像素分存信息存储在不同的三个位置起相互认证作用，在恢复阶段使用自然图像相邻像素相关性来提升方案的认证能力和错误修复能力，并使用Lagrange插值多项式的多个系数来存放秘密信息，提高掩体图像的视觉质量。本发明使用邻近像素的相关性来修正在恢复过程中错误认证的像素和使用自然图像的邻近像素相关性来逼近那些认证不通过的像素点。这样使得本方法具有更好地错误恢复能力。
基于三重备份有意义图像恢复方法

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