[发明专利]一种具有稳定性能的深度学习方法有效
| 申请号： | 202110258971.6 | 申请日： | 2021-03-10 |
| 公开（公告）号： | CN112949658B | 公开（公告）日： | 2022-07-08 |
| 发明（设计）人： | 崔鹏;张兴璇 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06V10/44 | 分类号： | G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 廖元秋 |
| 地址： | 100084*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出一种具有稳定性能的深度学习方法，属于深度学习技术领域。该方法获取带有标注的图片数据集作为训练数据集，构建一个由深度特征提取器和分类器构成的深度学习网络；从训练数据集中随机选取一个批次的样本输入该网络，其中深度特征提取器输出该批次样本的原始特征并经过随机傅立叶特征变换后得到对应随机傅立叶表征矩阵；利用随机傅立叶表征矩阵对原始特征进行独立性检测，训练得到各样本对应权重；利用该权重对当前网络的预测损失值进行重加权后得到最终训练损失值并更新网络参数，直至深度学习网络训练结束。本发明可应用到存在跨分布问题的图片识别系统及目标检测系统中，解决由于训练数据与测试数据分布偏移产生的准确率下降问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 具有 稳定 性能 深度 学习方法 | ||
【主权项】：
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