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一种基于深度学习测试数据集的数据质量多维评估技术

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摘要

一种基于深度学习测试数据集的数据质量多维评估技术，其特征是基于深度神经网络的测试集度量评估，给出测试集输入输出两个层次的度量，并最终生成测试数据集的质量报告。本发明包括三个组成部分：输入维度模块，一致性维度模块，输出维度模块。本发明的输入为深度学习测试数据集，根据数据集具体结构和信息，结合所使用的神经网络，对数据集质量进行多维评估。本发明有以下有益效果：引入拓扑数据分析思想，将输入输出层结果打通，联系深度学习基本框架与性质，帮助生成用于指导深度学习测试数据集选择和调整的质量评估报告。

著录项

  • 公开/公告号CN111858346A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-10-30

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 深圳慕智科技有限公司;

    申请/专利号CN202010712771.9

  • 发明设计人 陈振宇;尹伊宁;高新宇;

    申请日2020-07-23

  • 分类号G06F11/36(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 518057 广东省深圳市南山区粤海街道高新区社区高新南九道10号深圳湾科技生态园10栋903A

  • 入库时间 2023-06-19 08:44:14

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