[發(fā)明專利]訓(xùn)練樣本篩選方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202010568902.0 | 申請(qǐng)日： | 2020-06-19 |
| 公開（公告）號(hào)： | CN111881936A | 公開（公告）日： | 2020-11-03 |
| 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人： | 王峰;鄧錦君;李磊;羅恒亮;張慶 | 申請(qǐng)（專利權(quán)）人： | 北京三快在線科技有限公司 |
| 主分類號(hào)： | G06K9/62 | 分類號(hào)： | G06K9/62;G06N3/04;G06F21/36 |
| 代理公司： | 北京潤(rùn)澤恒知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11319 | 代理人： | 任亞娟 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 訓(xùn)練 樣本 篩選 方法 裝置 電子設(shè)備 存儲(chǔ) 介質(zhì) | ||
1.一種訓(xùn)練樣本篩選方法，其特征在于，包括：
根據(jù)訓(xùn)練樣本集中任意兩個(gè)訓(xùn)練樣本的樣本特征之間的關(guān)聯(lián)性，確定待篩選樣本集；
根據(jù)所述待篩選樣本集中每個(gè)所述訓(xùn)練樣本與每個(gè)所述訓(xùn)練樣本的鄰接訓(xùn)練樣本之間的連接關(guān)系，從所述待篩選樣本集中篩選出預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的訓(xùn)練樣本，生成候選樣本集；所述每個(gè)所述訓(xùn)練樣本的鄰接訓(xùn)練樣本是指與所述訓(xùn)練樣本具有連接關(guān)系的訓(xùn)練樣本；
根據(jù)所述候選樣本集中每個(gè)所述訓(xùn)練樣本與每個(gè)所述訓(xùn)練樣本的鄰接訓(xùn)練樣本，確定每個(gè)所述訓(xùn)練樣本對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽融合信息熵；
根據(jù)各所述標(biāo)簽融合信息熵，從所述候選樣本集中篩選出用于訓(xùn)練圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)訓(xùn)練樣本。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)訓(xùn)練樣本集中任意兩個(gè)訓(xùn)練樣本的樣本特征之間的關(guān)聯(lián)性，確定待篩選樣本集，包括：
根據(jù)所述訓(xùn)練樣本集中的各個(gè)訓(xùn)練樣本，構(gòu)建訓(xùn)練樣本圖；每個(gè)所述訓(xùn)練樣本為所述訓(xùn)練樣本圖上的一個(gè)節(jié)點(diǎn)；
計(jì)算得到所述訓(xùn)練樣本集中任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的樣本特征之間的歐式距離；
在所述歐式距離小于或者等于距離閾值時(shí)，確定所述任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間具有關(guān)聯(lián)關(guān)系；
根據(jù)所述訓(xùn)練樣本圖上所有具有關(guān)聯(lián)關(guān)系的節(jié)點(diǎn)，生成所述待篩選樣本集。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述訓(xùn)練樣本圖上所有具有關(guān)聯(lián)關(guān)系的節(jié)點(diǎn)，生成所述待篩選樣本集，包括：
在任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的歐式距離小于或者等于所述距離閾值時(shí)，將所述任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)相連接；
循環(huán)執(zhí)行上述在任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的歐式距離小于或者等于所述距離閾值時(shí)，將所述任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)相連接步驟；
直到對(duì)所述訓(xùn)練樣本集中的所有樣本執(zhí)行完成后，剔除所述訓(xùn)練樣本圖上沒有連接關(guān)系的訓(xùn)練樣本，得到所述待篩選樣本集。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述待篩選樣本集中每個(gè)所述訓(xùn)練樣本與每個(gè)所述訓(xùn)練樣本的鄰接訓(xùn)練樣本之間的連接關(guān)系，從所述待篩選樣本集中篩選出預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的訓(xùn)練樣本，生成候選樣本集，包括：
以所述訓(xùn)練樣本圖中的任一節(jié)點(diǎn)作為出發(fā)點(diǎn)，計(jì)算所述任一節(jié)點(diǎn)跳轉(zhuǎn)至下一節(jié)點(diǎn)的第一概率；
根據(jù)所述第一概率，確定所述任一節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的第一篩選節(jié)點(diǎn)；
以所述第一篩選節(jié)點(diǎn)作為出發(fā)點(diǎn)，計(jì)算所述第一篩選節(jié)點(diǎn)跳轉(zhuǎn)至下一節(jié)點(diǎn)的第二概率；
根據(jù)所述第二概率，確定所述第一篩選節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的第二篩選節(jié)點(diǎn)；
循環(huán)執(zhí)行所述以所述訓(xùn)練樣本圖中的任一節(jié)點(diǎn)作為出發(fā)點(diǎn)，計(jì)算所述任一節(jié)點(diǎn)跳轉(zhuǎn)至下一節(jié)點(diǎn)的第一概率，至所述根據(jù)所述第二概率，確定所述第一篩選節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的第二篩選節(jié)點(diǎn)的步驟，直到獲取到預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的訓(xùn)練樣本。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述候選樣本集中每個(gè)所述訓(xùn)練樣本與每個(gè)所述訓(xùn)練樣本的鄰接訓(xùn)練樣本，確定每個(gè)所述訓(xùn)練樣本對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽融合信息熵，包括：
針對(duì)每個(gè)所述訓(xùn)練樣本，獲取所述訓(xùn)練樣本對(duì)應(yīng)的第一實(shí)數(shù)標(biāo)簽、所述訓(xùn)練樣本的鄰接訓(xùn)練樣本對(duì)應(yīng)的第二實(shí)數(shù)標(biāo)簽、及所述訓(xùn)練樣本和所述鄰接訓(xùn)練樣本對(duì)應(yīng)的跳轉(zhuǎn)概率；
根據(jù)所述第一實(shí)數(shù)標(biāo)簽、所述第二實(shí)數(shù)標(biāo)簽和所述跳轉(zhuǎn)概率，計(jì)算得到所述訓(xùn)練樣本的標(biāo)簽融合信息熵。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)各所述標(biāo)簽融合信息熵，從所述候選樣本集中篩選出用于訓(xùn)練圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)訓(xùn)練樣本，包括：
根據(jù)各所述標(biāo)簽融合信息熵中的最大標(biāo)簽融合信息熵和最小標(biāo)簽融合信息熵，確定標(biāo)簽融合信息熵區(qū)間；
將所述標(biāo)簽融合信息熵區(qū)間劃分為預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的、均等份的子區(qū)間；
根據(jù)每個(gè)所述子區(qū)間對(duì)應(yīng)的篩選比例，獲取從每個(gè)所述子區(qū)間內(nèi)篩選的目標(biāo)訓(xùn)練樣本。
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G06K 數(shù)據(jù)識(shí)別；數(shù)據(jù)表示；記錄載體；記錄載體的處理
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G06K9-03 .錯(cuò)誤的檢測(cè)或校正，例如，用重復(fù)掃描圖形的方法
G06K9-18 .應(yīng)用具有附加代碼標(biāo)記或含有代碼標(biāo)記的打印字符的，例如，由不同形狀的各個(gè)筆畫組成的，而且每個(gè)筆畫表示不同的代碼值的字符
G06K9-20 .圖像捕獲
G06K9-36 .圖像預(yù)處理，即無(wú)須判定關(guān)于圖像的同一性而進(jìn)行的圖像信息處理
G06K9-60 .圖像捕獲和多種預(yù)處理作用的組合
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