[发明专利]一种基于自动示例选择的端到端多示例学习方法有效
| 申请号： | 202011380710.3 | 申请日： | 2020-12-01 |
| 公开（公告）号： | CN112183752B | 公开（公告）日： | 2021-02-19 |
| 发明（设计）人： | 詹德川;王魏;李新春 | 申请（专利权）人： | 南京智谷人工智能研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京新慧恒诚知识产权代理有限公司 32424 | 代理人： | 王皎 |
| 地址： | 210000 江苏省南*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自动示例选择的端到端多示例学习方法，包括以下具体步骤：（一）、对多示例数据进行采集，并将数据分成若干个多示例数据包，多示例数据包包括若干个示例，且多示例数据包设置为由若干个示例组合成的一组示例集合，多示例数据包上具有标签，示例设置为一个多维向量；（二）、搭建深度多示例网络，深度多示例网络包括示例处理层、示例选择层和分类层；（三）、每个多示例数据包通过深度多示例网络进行处理，通过前向或反向传播进行训练，训练包括深度多示例网络训练和深度多示例网络测试，相比现有技术，本发明可以通过示例选择层自动地选择重要的示例，一方面使得整个深度网络的优化过程可以端到端地进行训练。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 自动 示例 选择 端到端多 学习方法 | ||
【主权项】：
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