[发明专利]图像分类任务的模型训练方法有效
| 申请号： | 202011278251.8 | 申请日： | 2020-11-16 |
| 公开（公告）号： | CN112488160B | 公开（公告）日： | 2023-02-07 |
| 发明（设计）人： | 张奎;陈清梁;王超 | 申请（专利权）人： | 浙江新再灵科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京谨诚君睿知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11538 | 代理人： | 延慧;武丽荣 |
| 地址： | 310052 浙江省杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种图像分类任务的模型训练方法，包括：a、利用数据集中的一部分样本训练小样本模型，利用之对数据集中的另一部分样本进行预标注；b、对数据集进行训练集和测试集划分；c、利用训练集训练分类模型，并利用分类模型对测试集中的样本分类；d、对分类结果与预标注的标签不一致的样本进行再标注；e、将训练集和测试集互换，重复一次步骤(c)和(d)；f、重复步骤(b)至(e)至达到收敛条件，将数据集划分为训练集、验证集和测试集，完成最终训练。本发明仅需要预标注少量的样本，通过多次迭代的模型训练、错误数据重标注的方式来完成数据集标注和模型训练，具有标注成本低、数据利用率高和模型准确率高的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 图像 分类 任务 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
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