内容提供者
基于增量学习的数据分类方法、装置、设备及存储介质.pdf
2023-05-01
10金币
572KB
16页
努力****亚捷
实名认证
内容提供者
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10
亲，该文档总共16页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～
相关资料
基于增量学习的数据分类方法、装置、设备及存储介质.pdf
本发明涉及预测数据处理技术领域,公开了一种基于增量学习的数据分类方法、装置、设备及存储介质,所述方法包括:获取待分类的视觉图像数据和初始数据分类模型;在初始数据分类模型不满足预设上线指标规则时,获取与待分类的视觉图像数据相关联的检测视觉数据;根据视觉图像数据、检测视觉数据以及目标损失函数增量训练出目标数据分类模型;通过目标数据分类模型对待分类的视觉图像数据进行分类;通过上述方式,在初始数据分类模型不满足预设上线指标规则时,根据检测视觉数据和检测视觉数据以及目标损失函数增量训练出目标数据分类模型,然后通过目
2023-05-01
10
572KB
基于增量学习的数据分类方法、装置、设备及存储介质.pdf
本发明涉及预测数据处理技术领域,公开了一种基于增量学习的数据分类方法、装置、设备及存储介质,所述方法包括:获取待分类的视觉图像数据和初始数据分类模型;在初始数据分类模型不满足预设上线指标规则时,获取与待分类的视觉图像数据相关联的检测视觉数据;根据视觉图像数据、检测视觉数据以及目标损失函数增量训练出目标数据分类模型;通过目标数据分类模型对待分类的视觉图像数据进行分类;通过上述方式,在初始数据分类模型不满足预设上线指标规则时,根据检测视觉数据和检测视觉数据以及目标损失函数增量训练出目标数据分类模型,然后通过目
2023-05-04
10
572KB
数据分类方法、装置、设备及存储介质.pdf
本公开提供一种数据分类方法、装置、设备及存储介质，涉及机器学习技术领域。该方法包括：获取相同类别的样本对和不同类别的样本对；分别获得所述相同类别的样本对的协方差矩阵和所述不同类别的样本对的协方差矩阵；根据所述相同类别的样本对的协方差矩阵和所述不同类别的样本对的协方差矩阵获得优化函数，所述优化函数的变量包括维度相关性矩阵和不同类别样本对与相同类别样本对的维度相关性距离平方和比值；通过所述优化函数对所述初始维度相关性矩阵向着所述维度相关性距离平方和比值更大的方向进行迭代更新，获得优化后的维度相关性矩阵，以基于
2023-06-14
10
1.2MB
数据分类方法、装置、设备及存储介质.pdf
本申请涉及数据处理技术领域，揭示了一种数据分类方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：获取每一个初始维度对应的维度权重；分别判断每一个维度权重是否满足预设的权重范围，并将满足权重范围的维度权重对应的初始维度作为参考维度；计算每一个训练样本在每一个参考维度下的训练维度参数；通过初始分类模型对训练维度参数进行分类计算，得到每一个训练样本的训练分类结果；根据预设的分类条件得到训练分类结果对应的分类置信度，根据分类置信度对初始分类模型中的计算参数进行调节，得到调节分类模型，并通过调节分类模型对目标数据进行分类，
2023-07-24
10
740KB
基于LSTM的数据分类方法、装置、设备及存储介质.pdf
本申请实施例公开了一种基于LSTM的数据分类方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：获取待分类数据；通过预设的训练后字段特征提取器确定所述待分类数据对应的句子向量；将所述句子向量输入预设的训练后超参数LSTM分类器，得到多个预设类别分别对应的置信度；将所述置信度中值最大的置信度确定为目标置信度；将所述目标置信度对应的所述预设类别确定为所述待分类数据的目标类别。本方案通过字段特征提取器以及超参数LSTM分类器自动对数据进行分类，提高了数据的分类效率。
2023-07-24
10
706KB