深度學(xué)習(xí)模型的建立方法、數(shù)據(jù)處理方法及裝置

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202011105400.0 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN114429559A 公開（公告）日 2022-05-03
申請(qǐng)公布號(hào) CN114429559A 申請(qǐng)公布日 2022-05-03
分類號(hào) G06V10/764（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 黃俊強(qiáng) 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 內(nèi)蒙古曠視金智科技有限公司
代理機(jī)構(gòu) 北京潤澤恒知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 王婷婷
地址 100086北京市海淀區(qū)科學(xué)院南路2號(hào)融科資訊中心A座316-318
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明提供了一種深度學(xué)習(xí)模型的建立方法、數(shù)據(jù)處理方法及裝置，首先通過對(duì)原始樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行力度較小的數(shù)據(jù)增廣處理，獲取第一樣本數(shù)據(jù)和第二樣本數(shù)據(jù)，并利用初始深度學(xué)習(xí)模型處理第一樣本數(shù)據(jù)直接獲取第一特征向量，但在利用初始深度學(xué)習(xí)模型處理第二樣本數(shù)據(jù)時(shí)，修改第二樣本數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)特征圖的尺寸，相當(dāng)于在特征空間中對(duì)第二樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了進(jìn)一步的隱形數(shù)據(jù)增廣，由于不是基于原始樣本數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)本身進(jìn)行的數(shù)據(jù)增廣，從而可以確保針對(duì)于第二樣本數(shù)據(jù)的處理較為適中，使得第一特征向量和第二特征向量之間在特征空間上有合適的距離，有利于進(jìn)一步基于這些特征向量對(duì)初始深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，從而提高了目標(biāo)深度學(xué)習(xí)模型的精度。