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专利状态
基于不确定性分析的神经网络性能提升方法和设备
有效
专利申请进度
申请
2022-05-23
申请公布
2022-06-21
授权
2022-09-13
预估到期
2042-05-23
专利基础信息
申请号 CN202210559271.5 申请日 2022-05-23
申请公布号 CN114648683A 申请公布日 2022-06-21
授权公布号 CN114648683B 授权公告日 2022-09-13
分类号 G06V10/776;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/26;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62
分类 计算;推算;计数;
申请人名称 天津所托瑞安汽车科技有限公司
申请人地址 天津市滨海新区天津自贸试验区(空港经济区)东七道2号中兴产业基地7号楼301A单元
专利法律状态
  • 2022-09-13
    授权
    状态信息
    授权
  • 2022-06-21
    公布
    状态信息
    公布
摘要
本发明公开了一种基于不确定性分析的神经网络性能提升方法和设备,涉及深度学习技术领域。其中,方法包括:采用测试集中的图片对多个目标识别网络分别进行测试,得到多个目标识别网络的识别结果,根据每个目标识别网络输出的每张图片上每个对象的置信度,生成二项分布;根据所述二项分布计算多个目标识别网络之间识别到同类对象总数的熵和方差,所述熵和方差作为所述目标识别网络的不确定性指标;根据所述熵和方差确定缺失的对象属性,并将包括所述缺失的对象属性的图片添加到训练集,用以训练所述目标识别网络。本发明通过科学合理的不确定性度量发现目前训练集/测试集中缺失的对象属性,从而提高网络性能。