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[发明专利]图像分类模型的训练、图像分类方法、装置、设备及介质-CN202011035268.0在审
发明人：申世伟 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2020-09-27 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G06F16/55 文献下载
摘要：本公开关于一种图像分类模型的训练、图像分类方法、装置、设备及介质，其中图像分类模型的训练方法包括：获取样本集；将当前输入样本集输入至当前图像分类模型进行训练，得到与当前图像分类模型对应的当前图像分类模型集；采用当前图像分类模型集对当前输入样本集进行分类识别；根据分类结果对当前输入样本集进行筛选，将分类结果不满足识别要求的样本，作为下一个图像分类模型的输入样本集，直至分类结果满足识别要求为止；将训练完成的各图像分类模型集作为目标图像分类模型本公开可以解决单个图像分类模型只注重对简单样本的特征学习而忽略对困难样本的特征学习的问题，提升了对困难样本的鉴别能力，提高了图像分类模型的准确率。
图像分类模型训练方法装置设备介质

[发明专利]数据分类方法、装置及电子设备-CN202110254104.5在审
发明人：郭卉 -专利权人：腾讯科技（北京）有限公司
申请日： 2021-03-04 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种数据分类方法、装置及电子设备，涉及人工智能技术领域。该方法包括：获取待分类数据；待分类数据包括图像数据或者文本数据；将待分类数据输入训练好的分类模型，得到待分类数据对应的分类结果。其中，分类模型的训练损失值是基于训练样本集中的各训练样本各自对应的训练损失值的权重确定的，各训练样本各自对应的训练损失值的权重是基于各训练样本的样本类型确定的，样本类型为噪声样本或非噪声样本。本申请的数据分类方法，在确定分类模型的训练损失值时，将训练样本的样本类型作为考虑因素之一，可以避免噪声样本对模型训练的影响，提升模型的学习效果，从而提升训练好的分类模型的分类准确性。
数据分类方法装置电子设备

[发明专利]一种心搏数据样本分类网络的生成方法和装置-CN202010057334.8有效
发明人：吴泽剑;曹君 -专利权人：上海乐普云智科技股份有限公司
申请日： 2020-01-17 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明实施例涉及一种心搏数据样本分类网络的生成方法和装置，所述方法包括：对第一批量样本数据序列进行大样本筛分处理生成大样本数据序列，对第一批量样本数据序列进行小样本筛分处理生成小样本数据序列；基于大样本数据序列对特征提取网络和分类网络进行卷积网络训练处理生成大样本特征提取网络和大样本分类网络；基于小样本数据序列对大样本特征提取网络进行卷积网络训练处理生成小样本分类网络；将小样本分类网络与大样本分类网络合并生成心搏数据样本分类网络。本发明实施例还涉及一种基于心搏数据样本分类网络的心搏数据识别方法和装置，使用心搏数据样本分类网络对实时心搏数据进行心搏类别识别。
一种数据样本分类网络生成方法装置

[发明专利]文本分类模型的训练方法、装置、设备及存储介质-CN202010753159.6在审
发明人：邱耀;张金超;周杰;牛成 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-07-30 - 公布日： 2020-10-13 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请公开了一种文本分类模型的训练方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能和计算机技术领域。所述方法包括：获取文本分类模型的训练样本；通过文本分类模型确定训练样本的语义表示，以及训练样本的预测分类结果；生成训练样本对应的对抗样本；通过文本分类模型确定训练样本对应的对抗样本的语义表示；基于训练样本的预测分类结果确定文本分类模型的分类损失；基于训练样本的语义表示和训练样本对应的对抗样本的语义表示，确定文本分类模型的对比损失；根据分类损失和对比损失，对文本分类模型进行训练。本申请提高分类器的准确性和鲁棒性的同时，也提高了编码器的鲁棒性，从而实现了文本分类模型的分类效果和鲁棒性的整体提高。
文本分类模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]样本处理方法、装置、电子设备和存储介质-CN201911284314.8有效
发明人：盛文佳;吴明丹;高春旭;叶峻 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2019-12-13 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06F18/2431 文献下载
摘要：本申请公开了一种样本处理方法、装置、电子设备和存储介质，涉及大数据领域。具体方案为：接收用户输入的待处理的样本集，根据预设的进化算子和待处理的样本集，生成分类器集合；根据分类器集合中的目标决策树分类器，对待处理的样本集进行分类处理，获取待处理的样本集的分类结果，待处理的样本集的分类结果满足下述至少一项：分类错误的正样本的数量小于第一阈值、分类错误的负样本的数量小于第二阈值以及生成的决策树分类器的树的深度小于深度阈值；输出待处理的样本集的分类结果。通过设置待处理的样本集的分类结果需要满足的条件，进而使得构造的决策树分类器的分类结果能够满足该条件，避免了样本不平衡造成的分类结果不准确的问题。
样本处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于距离样本约简的BP分类器改进方法-CN201711095565.2在审
发明人：闻佳;邓佳 -专利权人：燕山大学
申请日： 2017-11-09 - 公布日： 2018-03-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种基于距离样本约简的BP分类器改进方法，其内容包括将样本约简与BP分类器训练融为一个阶段，用“净化”的样本；对样本进行约简处理，去除对分类边界毫无影响的远离分类边界的冗余样本；用待测样本对训练好的BP模型进行多分类检测，输出分类结果，比较输出的待测样本分类类别是否与其本身类别标签一致。计算与标签不一致的分类结果占总待测样本的比例，最后根据这个比例体现分类器的性能。本发明在训练BP分类器的过程中逐步消除那些远离分界面的冗余样本，加快分类器收敛速度，减少时间消耗，提高整体BP分类器泛化能力，以此提高BP分类的性能。
基于距离样本 bp 分类改进方法

[发明专利]一种基于分类模型的数据分类方法及系统-CN201110009286.6无效
发明人：黄林;黄学柱;杨宏彬;朱香友;刘安舒;夏洪涛;孙曙;张俊;张华 -专利权人：安徽海汇金融投资集团有限公司
申请日： 2011-01-17 - 公布日： 2011-04-27 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于分类模型的数据分类方法及系统。该方法包括：接收待分析的目标样本数据，其携带标识各属性的值；提取目标样本数据有效属性的值，有效属性是根据预设的分类函数所确定的；将有效属性的值代入分类函数，获得目标样本数据分类值；根据分类值，判定目标样本数据所属的数据类别；其中，分类函数的构建方式为：根据第一原始样本集中的有标记样本数据的类别标识，为第一原始样本集中的无标记样本数据设置类别标识；将有标记样本数据和设置有类别标识的无标记样本数据作为第二原始样本集；根据第二原始样本集，利用有监督分类模型，确定分类函数。通过本发明提供的方案，可有效提高对待分析的目标样本数据分类的准确性。
一种基于分类模型数据方法系统

[发明专利]一种基于测试样本加权与类别假设的分类方法-CN201610917781.X在审
发明人：曹万鹏 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2016-10-20 - 公布日： 2017-02-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开一种基于测试样本加权与类别假设的分类方法，通过将测试样本假定为某一分类类别，并运用混沌算法在全空间参数搜索上的优势给出其对应的最佳权值，让加权的测试样本参与到分类器模型的训练中，与训练样本一同训练得出新的分类器模型；借助该分类器重新计算每个训练样本的分类情况，进而得出分类器整体分类精度；重新对测试样本的分类情况进行假设，使其遍历所有可能的分类并分别训练对应分类器模型，计算分类精度；对全部训练所得分类器按分类精度进行排序，基于分类器的分类精度越高测试样本分类假设越合理的原则，找到对测试样本的最佳分类假设作为该样本的类别判断。与其它分类方法相比，本发明的方法具有更好表现。
一种基于测试样本加权类别假设分类方法

[发明专利]基于模仿学习的小样本目标分类方法及装置-CN202210061198.9在审
发明人：李书晓;朱承飞 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2022-01-19 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种基于模仿学习的小样本目标分类方法及装置，方法包括：获取待分类样本；将待分类样本输入目标分类模型，获取所述目标分类模型输出的分类结果；其中，所述目标分类模型是根据基类任务样本集模仿学习得到的预训练参数、网络调优参数以及目标任务样本集进行训练得到的。通过任务模仿学习和样本模仿学习，提升了模型参数的精度，从而提升了小样本分类的稳定性、准确率和泛化性，提高了小样本条件下分类模型的效果。
基于模仿学习样本目标分类方法装置

[发明专利]对待测数据样本进行分类的方法和装置-CN201510136857.0在审
发明人：侯翠琴;夏迎炬;杨铭;孙健 -专利权人：富士通株式会社
申请日： 2015-03-26 - 公布日： 2016-11-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了对待测数据样本进行分类的方法和装置。根据本发明的一个方面，对待测数据样本进行分类的方法包括：计算多个分类器中的每个分类器对所述待测数据样本的胜任值；以及根据每个分类器对所述待测数据样本的胜任值，从所述多个分类器中选取一个或一部分分类器对所述待测数据样本进行分类，其中每个分类器对所述待测数据样本的胜任值是根据已经过调整的、该分类器对所述待测数据样本的邻域空间所包含的验证数据样本的胜任值计算得出的，并且其中所述邻域空间包含类别已知的多个验证数据样本中与所述待测数据样本邻近的一部分验证数据样本
对待数据样本进行分类方法装置

[发明专利]样本集的获取方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202010529394.5在审
发明人：费志辉;李超;李振阳;马连洋;衡阵 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-06-11 - 公布日： 2021-05-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请涉及一种样本集的获取方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：基于标签的关键词对对象进行查找，根据查找到具有关键词的正样本和不具有关键词的负样本，得到标签的样本集；从样本集中选取K个训练集，分别对初始分类模型训练，得到K个分类模型；对样本集中的各样本分别使用K个分类模型预测，根据K个分类模型输出的各样本的K个预测结果，得到各样本是否属于标签的分类结果；根据样本集中各样本的分类结果，更新样本集，将K个分类模型作为初始分类模型，迭代返回从样本集中选取K个训练集，分别对初始分类模型训练，得到K个分类模型的步骤，直至满足迭代停止条件，得到标签的样本集。该方法提高了样本集的获取效率。
样本获取方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种遥感影像时空样本生成与智能迭代分类方法及系统-CN202210135110.3有效
发明人：顾海燕;李海涛;杨懿;孙立坚;骆成风;谭相瑞;丁少鹏;常亚茹 -专利权人：中国测绘科学研究院
申请日： 2022-02-15 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种遥感影像时空样本生成与智能迭代分类方法，包括时空样本生成、智能分类、样本更新和模型优化步骤，包括获取源数据；根据源数据构建时空样本数据集；根据时空样本数据集利用深度卷积神经网络模型得到对应区域及时相的智能分类模型；通过智能分类模型对即时遥感影像进行智能分类，得到智能分类结果；对智能分类结果进行分析和修正，得到校正后分类结果；根据校正后分类结果构建更新时空样本数据集，反馈到时空样本数据集，完成时空样本数据集的更新；利用更新后的时空样本数据集对智能分类模型进行迭代优化，形成模型与样本的优化闭环。
一种遥感影像时空样本生成智能分类方法系统

[发明专利]基于局部表示系数的最近邻分类装置-CN201910530002.4在审
发明人：王晓军;杨嘉晨 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2019-06-19 - 公布日： 2019-09-24 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种基于局部表示系数的最近邻分类装置，所述装置包括：获取单元，适于获取包括查询样本在内的样本池；选取单元，适于基于所述样本池中的样本特征的空间分布，从所述样本池中选取所述查询样本的相似样本构成所述查询样本的邻居域；分类单元，适于基于所述查询样本的邻居域对所述查询样本进行分类。上述的方案，可以对查询样本进行分类时，提高分类的准确性和效率。
样本查询样本池最近邻分类局部表示分类邻居分类单元获取单元空间分布选取单元样本特征

[发明专利]分类模型训练方法以及装置-CN202210635079.X在审
发明人：鲍梦瑶;刘佳伟;章鹏;张谦;贾茜 -专利权人：蚂蚁区块链科技（上海）有限公司
申请日： 2022-06-07 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本说明书实施例提供分类模型训练方法以及装置，其中所述分类模型训练方法包括：获取训练样本数据以及目标样本标签，并根据所述训练样本数据以及所述目标样本标签训练获得中间分类器，其中，所述训练样本数据包括目标项目的历史待审核项目数据，将所述训练样本数据及所述目标样本标签输入所述中间分类器，获得所述训练样本数据对应的样本测试结果，根据所述样本测试结果，确定所述训练样本数据的训练样本标签，根据所述训练样本数据以及所述训练样本标签，训练获得目标分类模型，其中，所述目标分类模型用于对所述目标项目的待审核项目数据进行分类，并输出对应的分类结果，所述分类结果用于确定所述待审核项目数据的合规审核结果。
分类模型训练方法以及装置

[发明专利]一种模型盗用的检测、模型的训练方法和装置-CN201911286364.X有效
发明人：翁海琴;薛峰 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2019-12-13 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种模型盗用的检测方法，包括：获取目标分类模型的若干对抗样本，所述对抗样本来自所述目标分类模型样本集的第一真子集，所述对抗样本基于所述目标分类模型样本集的第二真子集中的样本生成；将各对抗样本输入待检测分类模型，得到对应的分类结果；对匹配所述对抗样本分类标签的分类结果进行统计；判断统计结果是否符合盗用条件，若是，则确定所述待检测分类模型盗用所述目标分类模型。上述方案可使用对抗样本检测是否有其他模型盗用所述目标分类模型，从而实现目标分类模型私有数据的盗用检测。
一种模型盗用检测训练方法装置