[发明专利]面向记忆增强元学习的深度学习模型去偏方法在审
| 申请号： | 202110649914.0 | 申请日： | 2021-06-10 |
| 公开（公告）号： | CN113313254A | 公开（公告）日： | 2021-08-27 |
| 发明（设计）人： | 陈晋音;陈奕芃;陈一鸣;郑海斌 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 曹兆霞 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向记忆增强元学习的深度学习模型去偏方法，包括：(1)获取样本数据集，并提取类别标签以及敏感属性标签；(2)构建包含控制器和外部记忆单元的深度学习模型；(3)利用深度学习模型对样本数据进行学习的过程中，依据输出键值与类别标签之间的映射关系筛选得到类别标签，并依据类别标签进行关于敏感属性的相似度检测，筛选得到敏感样本；(4)对敏感样本进行重要性检测，以确定敏感样本的重要性权重；(5)依据重要性权重对敏感样本删减或改变重要性权重，以实现对深度学习模型的去偏处理，从而达到对深度学习模型的去偏效果。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 记忆 增强 学习 深度 模型 偏方 | ||
【主权项】：
暂无信息
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