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Method and Apparatus of improving self-supervised learning performance utilizing synthesized data

机译:利用合成数据改善自我监督学习成绩的方法和装置

摘要

Provided is a method for improving semi supervised learning performance utilizing synthetized data according to the present invention. The method comprises: a novel data generation step of generating novel data with actual data and a generation model; a labeling performing step of performing random labeling in the generated novel data; and a classification model training step of training a classification model with the actual data and random labeled data. In the classification model training step, the proper labeling may be performed on the data generated in the generation model by adding the synthetized data, which is generated since the actual data is labeled with a uniform weight, and improving the classification model performance.
机译:提供了根据本发明的利用合成数据来改善半监督学习性能的方法。该方法包括:新颖数据产生步骤,其利用实际数据和产生模型来产生新颖数据;以及标记执行步骤,对所生成的新数据进行随机标记;分类模型训练步骤,利用实际数据和随机标记数据训练分类模型。在分类模型训练步骤中,可以通过添加合成数据来对生成模型中生成的数据进行适当的标记,该合成数据由于对实际数据进行了统一的权重标记而生成,并且可以提高分类模型的性能。

著录项

  • 公开/公告号KR102032519B1

    专利类型

  • 公开/公告日2019-11-08

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 AGENCY FOR DEFENSE DEVELOPMENT;

    申请/专利号KR20180164540

  • 发明设计人 YANG HUNMIN;RYU KIJUNG;OH SEYOON;

    申请日2018-12-18

  • 分类号G06N20;G06F16/35;

  • 国家 KR

  • 入库时间 2022-08-21 11:47:34

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