基于带有噪声和不平衡的类标签的鲁棒学习方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202211250443.7
IPC分类号：G06V10/82;G06V10/774;G06V10/764
申请日期：
2022-10-13
申请人：
南京航空航天大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于带有噪声和不平衡的类标签的鲁棒学习方法
申请号	CN202211250443.7	申请日期	2022-10-13
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2022-11-11	公开/公告号	CN115331088A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06V10/82	IPC分类号	G;0;6;V;1;0;/;8;2;;;G;0;6;V;1;0;/;7;7;4;;;G;0;6;V;1;0;/;7;6;4查看分类表>
申请人	南京航空航天大学	申请人地址	江苏省南京市江宁区将军大道29号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	南京航空航天大学	当前权利人	南京航空航天大学
发明人	李绍园;王蕾
代理机构	青岛锦佳专利代理事务所（普通合伙）	代理人	朱玉建

摘要

本发明公开了一种基于带有噪声和不平衡的类标签的鲁棒学习方法，其包括如下步骤获取带有噪声且分布不平衡的数据集；初始化各项参数；搭建模型与损失函数；将数据集输入模型中进行初始训练；每次迭代训练前，教师模型将原始数据集划分为伪干净数据集和伪噪声数据集；将伪干净数据集输入模型中进行无监督对比学习以及蒸馏训练；将伪噪声数据集输入模型中进行组内对比学习以及蒸馏训练；训练完成后，使用教师模型分类器对图像进行类别预测任务。本发明方法针对数据集中不平衡分布的问题，进一步采用重加权的方式，使得在训练后期模型侧重于学习样本量较少的类别，提升了深度学习模型的准确率。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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