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一种基于人工干预样本集权重的深度学习图像分类模型训练方法

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本文公开了一种基于在深度学习图像分类模型训练中引入多个因素进行样本加权方法。该方法主要包括：通过采集设备实时采集待检测产品图像；将采集图像分别通过模型判别与人工判别并将两者判别结果进行比较；根据比较器结果将错误图像增加到假正或者假负样本集中并更新其权重；根据此时计算出的准确性是否达到预值来判断是否启动更新模型。本发明通过引入人工判别结果与模型判别结果进行对比以及人工干预样本集加权，可以根据是否达到预值来更新模型，分类效果明显提高。

著录项

公开/公告号CN109919235B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-08-20

原文格式PDF
申请/专利权人北京邮电大学;
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申请/专利号CN201910188285.9
发明设计人张永军;文韩;沈涛;闫思宇;
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申请日2019-03-13
分类号G06K9/62(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构
代理人
地址 100876 北京市海淀区西土城路10号
入库时间 2022-08-23 12:20:35

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