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一种深度神经网络的训练样本挖掘方法及装置

基本信息

申请号 CN201811010624.6 申请日 -
公开（公告）号 CN109344873B 公开（公告）日 2021-07-09
申请公布号 CN109344873B 申请公布日 2021-07-09
分类号 G06K9/62;G06N3/08 分类 计算；推算；计数;
发明人 赵雪鹏;李志国;班华忠;李苏祺 申请（专利权）人 北京智芯原动科技有限公司
代理机构 - 代理人 -
地址 100101 北京市朝阳区北辰西路8号院2号北辰世纪中心A座1522室
法律状态 -

摘要

摘要 本发明提供了一种深度神经网络的训练样本挖掘方法，包括：获取样本图像在经过深度神经网络的前向传播的误判概率值，在高斯方差最大时，计算第一采用概率值并作为权重，采用加权随机采样算法选取第一典型样本，对深度神经网络进行训练；获取样本图像在经过深度神经网络的前向传播的误判概率值，在高斯均值最大时，计算第二采用概率值并作为权重，选取第二典型样本，对深度神经网络进行训练；获取样本图像在经过深度神经网络的前向传播的误判概率值，在高斯均值最大、方差最小时，计算第三采用概率值并作为权重，选取第三典型样本，对深度神经网络进行训练，直至训练收敛后停止训练。与现有技术相比，本发明能挖掘典型样本，提高网络训练效果。