[发明专利]一种深度学习中识别并处理标签噪声的方法在审
| 申请号： | 202011301460.X | 申请日： | 2020-11-19 |
| 公开（公告）号： | CN112101328A | 公开（公告）日： | 2020-12-18 |
| 发明（设计）人： | 谭植耀;杨卓;毛正冉;李可;刘嵩 | 申请（专利权）人： | 四川新网银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62;G06N3/04;G06F16/55 |
| 代理公司： | 成都智言知识产权代理有限公司 51282 | 代理人： | 蒋秀清 |
| 地址： | 610094 四川省成都市高*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种深度学习中识别并处理标签噪声的方法，属于深度学习技术领域，解决了现有技术样本量大，人工无法逐个对标签数据进行检查，无法找出噪声样本的问题，其包括在含有标签噪声的数据集上，搭建神经网络，确定损失函数，使用梯度下降技术对参数进行训练，得到一组能使损失函数相对较小的模型参数，完成模型的初步训练。用初次训练好的模型对含标签噪声的训练集重新进行预测分类，将模型预测出的标签与实际标签比对，人工筛选出标签噪声数据并重新打标；本发明通过对含有标签噪声的数据集进行迭代训练，从而筛选出潜在的标签噪声数据进行修正，其不需要预先对数据进行清洗，训练难度低且人工成本低，效率高，具有重要现实意义。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 学习 识别 处理 标签 噪声 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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