专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]针对类别不均衡数据集的网络训练方法-CN202111671005.3在审
  • 任维;姚鹏;徐亮;陈明潇 - 深圳友一生物科技有限公司;中国科学技术大学
  • 2021-12-31 - 2022-04-12 - G06V10/764
  • 本发明公开了一种针对类别不均衡数据集的网络训练方法,包括:获取目标图像数据集,确定类别数目和每类样本量;利用每类样本量计算相应类别的权值,并结合设置的超参数构建限制误差损失函数;利用所述目标图像数据集对神经网络模型进行训练,并将样本的预测结果与真实标签带入所述限制误差损失函数进行误差计算,使用反向传播不断更新神经网络模型的参数,直至网络收敛达到预期目标。构建的限制误差损失函数按类别数量进行加权,并且通过引入超参数对尾部泛化进行正则化的LDAM,可以将训练的关注度更多的偏向于数量较少的尾部类别,防止网络训练对尾部类欠拟合,可以应用于不均衡的图像数据集中,并可以显著提高网络对于不均衡数据集的识别准确度。
  • 针对类别均衡数据网络训练方法

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