一種反事實樣本生成方法及模型調(diào)整方法、設(shè)備和介質(zhì)

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202111112938.9 申請日 -
公開（公告）號 CN113869492A 公開（公告）日 2021-12-31
申請公布號 CN113869492A 申請公布日 2021-12-31
分類號 G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 夏正勛;楊雪松;金可喬 申請（專利權(quán)）人 河南星環(huán)眾志信息科技有限公司
代理機構(gòu) 北京品源專利代理有限公司 代理人 劉臣剛
地址 450007河南省鄭州市鄭東新區(qū)龍子湖湖心島崇德街南、玉裁一街北的衛(wèi)華工程機械研究院科研樓中13層
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明實施例公開了一種反事實樣本生成方法及模型調(diào)整方法、設(shè)備和介質(zhì)。該方法包括：根據(jù)原始機器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型，構(gòu)建與原始機器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型對稱的鏡像網(wǎng)絡(luò)模型，生成反事實網(wǎng)絡(luò)模型；通過測試樣本集對原始機器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型進行模型訓(xùn)練測試，并得到測試結(jié)果；將測試結(jié)果中錯誤識別的目標樣本作為反事實網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，得到反事實網(wǎng)絡(luò)模型輸出的反事實樣本。可以將測試階段的測試結(jié)果自動化地反饋至學(xué)習(xí)階段，可以生成反事實樣本以對學(xué)習(xí)樣本進行擴充，解決小樣本的問題，進而可以在不依賴人工參與的情況下，自動化地實現(xiàn)模型糾偏，提高模型的識別精度，具備通用性。