[发明专利]样本权重分配方法、模型训练方法、电子设备及存储介质有效
| 申请号： | 201711480906.8 | 申请日： | 2017-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN108229555B | 公开（公告）日： | 2019-10-25 |
| 发明（设计）人： | 严蕤;牟永强 | 申请（专利权）人： | 深圳云天励飞技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳市赛恩倍吉知识产权代理有限公司 44334 | 代理人： | 曾柳燕;孙芬 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种样本权重分配方法，所述方法包括：获取训练样本，所述训练样本包括正样本集及负样本集；计算所述正样本集中每个正样本对的距离，及所述负样本集中每个负样本对的距离；根据所述正样本集中每个正样本对的距离，确定所述正样本集的距离分布；根据所述负样本集中每个负样本对的距离，确定所述负样本集的距离分布；基于所述正样本集的距离分布及所述负样本集的距离分布，确定所述训练样本的权重分布。本发明还提供一种模型训练方法、电子设备及存储介质。本发明能增加分类错误的样本对的权重，在模型训练过程中，增大所述分类错误的样本对目标损失的贡献，从而能更好地修正模型参数，提高模型参数的表达能力。 | ||
| 搜索关键词： | 负样本 距离分布 正样本 样本 训练样本 正样本集 存储介质 电子设备 模型训练 权重分配 权重 模型训练过程 模型参数 修正模型 分类 | ||
【主权项】：
1.一种基于人脸图片的样本权重分配方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练样本，所述训练样本包括人脸图片，所述训练样本包括正样本集及负样本集，所述正样本集包括正样本对及所述负样本集包括负样本对；计算所述正样本集中每个正样本对的距离，及所述负样本集中每个负样本对的距离；根据所述正样本集中每个正样本对的距离，确定所述正样本集的距离分布，所述正样本集的距离分布表示正样本对出现频率与距离的关系；根据所述负样本集中每个负样本对的距离，确定所述负样本集的距离分布，所述负样本集的距离分布表示负样本对出现频率与距离的关系；基于所述正样本集的距离分布及所述负样本集的距离分布，确定所述训练样本的权重分布；所述基于所述正样本集的距离分布及所述负样本集的距离分布，确定所述训练样本的权重分布包括：基于所述正样本集的距离分布及所述负样本集的距离分布，确定分类错误的第一样本集；在所述训练样本的权重分布中，增加所述第一样本集中每个样本对的权重；及/或基于所述正样本集的距离分布及所述负样本集的距离分布，确定分类正确的第二样本集；在所述训练样本的权重分布中，减少所述第二样本集中每个样本对的权重。
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