一种特征提取和分类任务分离的数据不均衡处理方法

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专利状态

一种特征提取和分类任务分离的数据不均衡处理方法

有效

专利申请进度

申请

2021-03-19

申请公布

2021-06-15

授权

2022-03-22

预估到期

2041-03-19

专利基础信息

申请号	CN202110293696.1	申请日	2021-03-19
申请公布号	CN112966767A	申请公布日	2021-06-15
授权公布号	CN112966767B	授权公告日	2022-03-22
分类号	G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
分类	计算；推算；计数;
申请人名称	焦点科技股份有限公司
申请人地址	江苏省南京市高新开发区星火路软件大厦A座12F

专利法律状态

2022-03-22

授权

状态信息

授权
2021-06-15

公布

状态信息

公布

摘要

本发明公开了一种特征提取和分类任务分离的数据不均衡处理方法，其特征在于，包括步骤一：准备用于模型训练的分类数据集，判定数据是否存在长尾分布；步骤二：利用深度神经网络训练一个包含两个分支网络的模型，模型将表征特征与分类特征动态融合，并进行分类；步骤三：通过测试数据集对模型评估分析，在测试数据集上计算模型的准确率和召回率，通过准确率和召回率的值来判定模型的性能；步骤四：对验证测试好的模型进行部署测试，在真实的场景中，对抓取的类别图片进行分析，统计分析分类的效果。达到在不改变原始数据分布的情况下，很好的解决分类任务中长尾分布的问题的效果。

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